在用Jetpack 4.2.2刷新Jetson TX2之后，我遵循了该安装教程（https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1038957/tensorflow-for-jetson-tx2-/）。我使用的是默认的python 3.6.8。
当我打开python3终端并导入tensorflow时，终端会等待几秒钟，然后显示“分段错误（核心已转储）”。
在安装过程中没有错误消息。任何帮助将不胜感激，谢谢。
注意：我注意到在这里（Which TensorFlow and CUDA version combinations are compatible?）上，tensorflow 1.14仅适用于cuDNN 7.4，但默认情况下sdkmanager安装了cuDNN 7.5。
如果您在4.2.2上使用docker并遇到以下问题：
由于您似乎已经检查了所有兼容性问题，因此建议您检查docker是否运行正确的运行时。如果您的/etc/docker/daemon.json文件如下所示：
{
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime","runtimeArgs": []
}
}
}
将此更改为强制docker使用nvidia-runtime。出于某些奇怪的原因，即使未明确指定运行时，似乎也没有使用它。
{
"default-runtime": "nvidia","runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime","runtimeArgs": []
}
}
}
最后，对于Jetpack 4.2.2，您的带有docker --version的docker版本应为：
Docker version 18.09.7,build 2d0083d