Ошибка недопустимой инструкции (дамп ядра) на Jetson Nano

У меня была такая же проблема, следуя тому же руководству. Кстати, в этом сценарии numpy отлично работал в python, когда НЕ в virtualenv. GDB указал на проблему в libopenblas.

Мое решение заключалось в том, чтобы начать с нуля со свежего образа jetson-nano-4gb-jp441-sd-card-image.zip и повторить это руководство без использования virtualenv. Скорее всего, вы единственный разработчик этого Nano и можете жить без virtualenv.

Я успешно следовал этим руководствам: https://qengineering.eu/install-opencv-4.5-on-jetson-nano.html

Пропустите части virtualenv https://www.pyimagesearch.com/2019/05/06/getting-started-with-the-nvidia-jetson-nano/

Я обнаружил, что это также необходимо на данном этапе: ..установите официальный Jetson Nano TensorFlow от ..

ln -s /usr/include/locale.h /usr/include/xlocale.h

Как только я сделал эту символическую ссылку, я смог продолжить остальную часть руководства (за исключением virtualenv), и мне удалось не сломать numpy.

Это не идеально, но я надеюсь, что это поможет.

«Недопустимая инструкция» может быть связана с недавним изменением в getauxval (AT_HWCAP), попыткой чтения информации cpuid из / sys / devices в случае, если getauxval не удалось. (PRs 2952 и 3004 OpenBLAS)

export OPENBLAS_CORETYPE = ARMV8 (или другое оборудование) перед запуском python, мы надеемся, это обойдется. Например:

OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 python

Если вы хотите сделать этот экспорт постоянным, вам следует открыть файл .bashrc, набрав на терминале:

nano ~/.bashrc

После этого просто добавьте export OPENBLAS_CORETYPE = ARMV8 в конец вашего файла .bashrc, сохраните / выйдите и перезагрузите вашу систему:

export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8

подробнее смотрите:

https://github.com/numpy/numpy/issues/18131 https://www.reddit.com/r/JetsonNano/comments/ktcyoh/illegal_instructioncore_on_dumped_dumped_ а>

Я считаю, что это ошибка модели Jetson Nano B01.

Вчера я понял, что моя модель Nano отличается от той, которую Адриан показывает в своем руководстве (A02).

Спасибо doommonkey за то, что вы привели меня к другому руководству, которое в значительной степени похоже на руководство pyimagesearch и более недавнее (декабрь 2020 г.), я очень ценю это.

Я протестирую его сегодня, и смогу ли я построить свой opencv для работы, включая Tensorflow. Думаю, это наполовину решенная проблема.

Жаль, что virtualenv выдает эту ужасную ошибку для python 3.6.9. Это конкретная модель. Я тоже пробовал с модулем venv, и он даже не может установить numpy, поэтому на данный момент нет виртуального env

Нет, вы не можете использовать virtualenv:

1. удалите все numpy ref в пакетах сайтов VE (Vritual Environement),
2. обновить numpy
3. связать папку numpy с VE numpy.

Предполагая, что ваш virtualenv называется ML:

1)

cd ~/.virtualenvs/ML/lib/python3.6/site-packages 
sudo rm -r numpy*

#outside VE:
deactivate
sudo pip install --upgrade numpy

#find path to numpy usig pysearchmethod :
#use pip uninstall numpy, and answer NO, but note. path
sudo pip uninstall numpy
#gives me /home/pierre/.local/lib/python3.6/site-packages/numpy
cd ~/.virtualenvs/ML/lib/python3.6/site-packages
ln -s /home/pierre/.local/lib/python3.6/site-packages/numpy numpy

Тогда вы можете проверить это:

workon ML
python -c 'import numpy'

Если вы получили информацию, связанную с разрешением на /.cache/pip, вы можете попробовать изменить разрешение для папки:

sudo chown -R $USER ~/.cache/pip

Если это по-прежнему не работает, попробуйте удалить numpy на компьютере, а затем повторно установить его:

sudo pip uninstall numpy
#Yousof
pip install -U numpy --no-cache-dir --no-binary numpy

затем вернитесь к шагам 1- ›3. Это сработало для меня.

++

Попробуйте это, у меня это сработало. Я тестировал его в среде pyenv с python 3.7.9 и gcc-8.4 на Jetson nano (самая первая версия). Просто помните, поскольку он компилирует все, это займет намного больше времени, чем просто загрузка двоичных файлов. (из-за --no-binary)

python3 -m pip install -U numpy --no-cache-dir --no-binary numpy

Вы можете обновить свой gcc, потому что gcc по умолчанию - 7. Я не уверен, работает ли он с gcc-7.

sudo apt install gcc-8 g++-8
sudo rm /usr/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/gcc-8 /usr/bin/gcc

sudo rm /usr/bin/g++
sudo ln -s /usr/bin/g++-8 /usr/bin/g++

Теперь для подтверждения вы можете проверить версию с помощью

gcc --version
g++ --version

Установка правильной версии numpy помогла мне решить эту проблему. Всякий раз, когда я импортировал torch, cv2 или torchvision, я получал сообщение об ошибке "Недопустимая инструкция (дамп ядра)". Используйте команду pip install numpy==1.19.4 , и я надеюсь, что ошибка исчезнет.