在nvidia jetson xavier (或tx2)上安裝任意tensorflow-gpu教程

網上有許多講解如何在xavier或者tx2上安裝tensorflow的文章，但多多少少有一些問題，大致是：
1、無法選擇tensorflow版本，且還要和作者的jetpack版本一致，實際上這很難做到。
2、安裝過程很多錯誤，更有文章寫了一堆命令後，告訴讀者這樣做是錯的，白走彎路。
3、過程極其繁瑣。
4、不是gpu版本

實際上，大家如果養成看nvidia developer網站，就可以獲得一手有效的方法。首先，爲了選擇可以使用的TF版本，有一些原則需要注意。
1、限制1：不同jetpack版本對應不同的tensorflow版本，注意，一個jetpack版本可能對應多個tensorflow版本。下圖中的nvidia tensorflow container不受你jetson軟硬件影響，後面命令行會用，任意可選的編號都可以。圖最左邊所tensorflow版本，最右邊是jetpack版本

2、限制2：注意你jetson的cuda、cudnn的版本，具體對應看錶。（實際上，1.15.0於2019.9月發佈，這次教程使用1.15.0）

3、查看jetpack版本

head -n 1 /etc/nv_tegra_release

三、選好tensor版本後，開始安裝。

1、安裝依賴：

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev
Install and upgrade pip3.
$ sudo apt-get install python3-pip
$ sudo pip3 install -U pip testresources setuptools``
$ sudo pip3 install -U numpy==1.16.1 future==0.17.1 mock==3.0.5 h5py==2.9.0 keras_preprocessing==1.0.5 keras_applications==1.0.8 gast==0.2.2 enum34 futures protobuf

2、安裝TF：
爲了實現各位安裝任意版本，採用這一條語句：
（$JP_VERSION是你jetpack版本，我是4.2，就寫42，$TF_VERSION是TF版本，nv$NV_VERSION是nvidia tensorflow container版本，看第一張圖）

$ sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v$JP_VERSION tensorflow-gpu==$TF_VERSION+nv$NV_VERSION

這是我採用的，安裝TF1.15.0，nv19.01，對應的jetpack4.2

sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==1.15.0+nv19.11

結果：
下圖這裏顯示的錯誤都是版本不對應，我走過的坑

總結：就這樣，你終於可以一次性成功安裝最強大的tensorflow了！這也是我寫blog的原因