Jetson Nano JetPack 4.6.1安装TensorFlow时h5py版本适配问题求解

问题根源 #

h5py 3.1.0在PyPI上没有针对Jetson Nano（aarch64架构）的预编译wheel包，pip虽能列出该版本，但无法找到适配架构的安装文件；手动编译失败则是因为缺少必要的系统依赖库。

解决步骤 #

1. 升级pip与相关工具
   先确保pip、setuptools和wheel是最新版本，避免版本兼容问题：

   sudo pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
   

2. 安装h5py编译依赖
   安装编译h5py所需的系统库和编译工具：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev gcc gfortran python3-dev -y
   

3. 强制编译安装h5py 3.1.0
   使用--no-binary=h5py参数让pip从源码编译适配aarch64架构的h5py：

   sudo pip3 install --no-cache-dir --no-binary=h5py h5py==3.1.0
   

4. 安装指定版本的TensorFlow
   完成h5py安装后，再执行官方的TensorFlow安装命令：

   sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v461 tensorflow==2.7.0+nv22.01
   

备选方案（直接从NVIDIA源获取适配包） #

如果编译过程耗时过长，可尝试直接从NVIDIA的JetPack专属源安装h5py，该源提供了预编译的适配版本：

sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v461 h5py==3.1.0

安装完成后再执行TensorFlow的安装命令即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hakaishin