Jetson TX2 上的 TensorFlow 导入导致分段错误（核心转储）

【问题标题】：Tensorflow import on Jetson TX2 results in Segmentation fault (core dumped)Jetson TX2 上的 TensorFlow 导入导致分段错误（核心转储）
【发布时间】：2023-03-13 06:35:01
【问题描述】：

在使用 Jetpack 4.2.2 刷新之后，我在 Jetson TX2 上遵循了这个安装教程 (https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1038957/tensorflow-for-jetson-tx2-/)。我使用的是默认的 python 3.6.8。

当我打开 python3 终端并导入 tensorflow 时，终端会等待几秒钟，然后打印“Segmentation fault (core dumped)”。

安装过程中没有错误消息。任何帮助将不胜感激，谢谢。

注意：我注意到这里 (Which TensorFlow and CUDA version combinations are compatible?) tensorflow 1.14 仅适用于 cuDNN 7.4，但默认情况下 sdkmanager 安装 cuDNN 7.5。

【问题讨论】：

标签： tensorflow nvidia-jetson tegra

【解决方案1】：

如果您在 4.2.2 上使用 docker 并遇到此问题：

由于您似乎检查了所有兼容性问题，我建议检查 docker 是否运行正确的运行时。如果您的 /etc/docker/daemon.json 文件如下所示：

{
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}

将其更改为强制 docker 使用 nvidia-runtime。出于某种奇怪的原因，如果没有指定，它似乎不会使用它，即使它是唯一明显存在的运行时。

{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}

最后，对于 Jetpack 4.2.2，您的带有 docker --version 的 docker 版本应该是：

Docker version 18.09.7, build 2d0083d

【讨论】：