背景

之前在 raspberry pi 3b 上，使用 Movidius NCS2 实现了一个小 demo，最近买来了英伟达的 jetson nano，想把之前的项目移植到这上面。于是我想当然的下载树莓派的 openvino_toolkit，安装时提示只支持 32 位架构。庆幸的是 OpenVINO 是开源的，github 上有一个叫做 dldt 的项目，就是它。于是开始有了下文。

笔者环境

jetson nano (aarch64)

(raspberry pi 4 安装与此基本一致，给出的参考文献就是以 raspberry 为基础安装的)

具体操作

openvino 是开源的，这意味这我们可以在任意平台编译。

1. 克隆 dldt 项目

使用 git clone 该项目https://github.com/opencv/dldt

1	git clone https://github.com/opencv/dldt.git

查看分支

1	git branch

切换到 2019 分支

1	git checkout 2019

切换到 2019 分支后，初始化模块

1 2	git submodule init git submodule update --recursive

2. 编译项目

官方给出的编译工具版本要求：

CMake* 3.5 or higher
GCC* 4.8 or higher to build the Inference Engine

重点

进入 dldt/inference-engine/thirdparty/clDNN 目录
打开 CMakeLists.txt 文件，搜索 sse

将这些全部注释，因为这是 intel 处理器特有的指令，不注释会报错。

#          -march=corei7
#          -mstackrealign
#          -msse
#          -msse2
#          -msse3
#          -mssse3
#          -msse4
#          -msse4.1
#          -msse4.2

进入 inference-engine 目录

创建 build 目录

1	mkdir build && cd build

执行编译操作

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DENABLE_SSE42=OFF \
-DTHREADING=SEQ  \
-DENABLE_GNA=OFF \
-DENABLE_VPU=ON \
-DENABLE_MYRIAD=ON \
-DENABLE_MKL_DNN=OFF \
-DENABLE_CLDNN=OFF \
-DENABLE_SAMPLES=OFF \
-DENABLE_PYTHON=ON \
-DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.6 \
-DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.6m.so \
-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6 \
.. && make -j3

根据自己需要安装模块，这里需要注意，CLDNN 和 SAMLES 不要编译，会报错。

python 相关目录，指定为自己的（建议在终端内，手动进目录，将对应的东西替换，目录名称不一定跟我的一样）。
编译后执行安装

1	sudo make install

必须在管理员权限下安装。

与官方包安装不同，安装后不需要在~/.bashrc里加入setupvars.sh。
但是要在~/.bashrc或~/.profile加入这两行：

1
2

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib:/home/hnano/dldt/inference-engine/bin/intel64/Release/lib"
export PYTHONPATH="/home/hnano/dldt/inference-engine/bin/intel64/Release/lib/python_api/python3.6"

注意替换为自己到路径。划重点，要在 python 里导入 openvino 必须添PYTHONPATH。