参考网址：
前言：
本人买的jetson nx，默认里面有jetpack4.6，但是当时眼花，在英伟达官网没看到有支持jetson4.6版本的tensorflow-gpu（其实是有的），只看到4.4和4.5的。所以就用英伟达的官方工具sdkmanager，刷了4.4的包，顺道把cuda10.2等等一系列勾选了（因为官网现在不支持现在ARM64的cuda10，只能下载最新的11），但是SDKmanager安装的时候只安装了jetpack4.4 os，其它全都安装失败，于是就参考了网址1的安装方法，现记录如下：
首先用u盘将虚拟机系统里的cuda+cudnn安装包（目录：Ubuntu18.04的Downloads/Nvdias/jetpack/jetpack_download）拷到jetson nx里面
一 、安装cuda
1.执行命令（名称按需修改）
sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-10-2local-10.2.89_1.0-1_arm64.deb
出现了下面这个错
**The public CUDA GPG key does not appear to be installed. To install the key, run this command: sudo apt-key add
/var/cuda-repo-10-2-local/7fa2af80.pub
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local/7fa2af80.pub
sudo apt update
sudo apt install cuda-toolkit-10-2
二、 安装cudnn
1、直接安装.deb文件即可（按照自己的文件名敲命令）
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.0.180-1+cuda10.2_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8.0.0.180-1+cuda9.0_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-doc_8.0.0.180-1+cuda10.2_arm64.deb
2、安装完成后，其实是安装到了默认安装路径usr/include和usr/lib下，因此，需要将其拷贝到cuda安装路径下
sudo cp /usr/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
3、执行下面命令，重新生成cudnn库软连接
cd /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod +r libcudnn*
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.8
sudo ln -s libcudnn.so8.0.0 libcudnn.so.8
sudo ln -s libcudnn.so.8 libcudnn.so
sudo ldconfig
sudo ldconfig的时候出错
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64 linux /lib
/libcudnn_adv_infer.so.8 is not a symbolic link
sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.0.0 /usr/local/cuda-10.2/targets/aarch64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8
sudo ldconfig
source ~/.bashrc
三、cuda测试安装
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
2.执行
source ~/.bashrc
nvcc -V
四、cudnn测试安装
cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
太感谢网址1大兄弟的方法了，撒花撒花
五、安装tensorflow-gpu
sudo apt-get update
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==49.6.0
sudo pip3 install -U numpy==1.16.1 future==0.18.2 mock==3.0.5 h5py==2.10.0 keras_preprocessing==1.1.1 keras_applications==1.0.8 gast==0.2.2 enum34 futures protobuf pybind11
pip3 install tensorflow-1.15.4+nv20.12-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
中间貌似提示了有一个包一直安装失败，但最终自动安了一个极低版本的成功，但不影响什么。
pip3 list
全体起立，撒花
Original: https://blog.csdn.net/weixin_42049492/article/details/121685479
Author: 博格博哥
Title: jetson nx安装cuda+cudnn+tensorflow-gpu