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mediapipe를 이용하기 위해서는 tensorflow가 설치되어야 합니다.

  1. apt update

코드 블럭
$ sudo apt update
  1. 종속 패키지 설치

코드 블럭
$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
$ sudo apt-get install python3-pip
$ sudo pip3 install -U pip testresources setuptools
$ sudo ln -s /usr/include/locale.h /usr/include/xlocale.h
$ pip3 install Cython==0.29.36
$ pip3 install pkgconfig
$ git clone https://github.com/h5py/h5py.git
$ cd h5py
$ H5PY_SETUP_REQUIRES=0 pip3 install . --no-deps --no-build-isolation
$ sudo pip3 install -U numpy==1.19.4 future mock keras_preprocessing keras_applications gast==0.2.1 protobuf pybind11 packaging
$ sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v461  tensorflow
  1. tensorflow gpu 사용 확인

코드 블럭
$ python3
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.config.list_physical_devices('GPU')
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

또는 

$ python3
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.test.is_gpu_available()
True

위 결과처럼 나올 경우 GPU 사용아래 링크를 참고하여 tensorflow를 설치해주세요.

https://allai0811.atlassian.net/wiki/spaces/JCB/pages/214171660/Jetson+Tensorflow+GPU#Jetpack-4.x-%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EA%B3%BC%EC%A0%95-(Nano)

opencv 설치

swap 공간 할당

정보

opencv 전체 빌드에는 약 8GB 이상의 램이 필요하며, Jetson nano는 ram이 4GB 이기 때문에 swap 공간을 할당해주어야 합니다.

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