【问题标题】：Illegal instruction(core dumped) error on Jetson NanoJetson Nano 上的非法指令（核心转储）错误
【发布时间】：2021-04-14 07:49:53
【问题描述】：

对不起，如果我的描述冗长乏味，但我想给你最重要的细节来解决我的问题。最近，我终于购买了具有 4Gb RAM 的 Jetson Nano 开发人员套件！为了获得我认为的最佳对象检测配置，我正在遵循 Pyimagesearch 的 Adrian Rosebrock 制作的这份指南：

https://www.pyimagesearch.com/2020/03/25/how-to-configure-your-nvidia-jetson-nano-for-computer-vision-and-deep-learning/ 日期：2020 年 3 月。本指南的摘要如下：

1：用于 Jetson Nano 的 microSD 内的 Flash Jetson Pack 4.2 .img（我的是 32GB 'A' 级）
2：插入 Nano 板后，配置 Ubuntu 18.04 并完全摆脱 Libreoffice 以获得更多可用空间
3：步骤#5：安装系统级依赖项（包括cmake、python3和nano编辑器）
4：更新 CMake（没有任何错误）
5：安装OpenCV系统级依赖和其他开发依赖
6：在您的 Jetson Nano 上设置 Python 虚拟环境（成功安装 virtualenv 和 virtualenvwrapper，包括带有 nano 的 bash 文件版本）
7：使用 python 3 创建 virtaul env 并安装 protobuf 和 libprotobuf 以获得更高效的 Tensorflow。安装成功。花了一个小时才完成，这很正常
8：破门者来了：在这个环境中安装 numpy 和 cython 并检查它是否导入了 numpy 库当我尝试执行此步骤时，我得到：如图所示，非法指令（核心转储）： [Python3.6.9 出错]：https://i.stack.imgur.com/rAZhm.png

我说，好吧，让我们继续这个教程吧：

9：安装 Scipy v1.3.3：前三行一切正常，但是当我必须使用 python 执行 stup.py 文件时，IT 再次出现（不是小丑）。 [也无法执行此行]：https://i.stack.imgur.com/wFmnt.jpg

然后我进行了一个实验，我用 Python 2 创建了这个“p2cv4”环境，安装了 numpy 并对其进行了测试： [使用 Python 2]：https://i.stack.imgur.com/zCWif.png

我可以随时 exit() 并执行其他使用 python 的行所以我断定这是一个python版本问题。当我想执行任何 python 代码时，终端以核心转储结束程序，apt-get 或 pip 不显示任何错误。而且我想使用 python 3，因为将来某个包或库将需要 python 3。

对于 python 3，Jetson Nano 的最新版本是 3.6.9，并且知道哪个版本在 2020 年 3 月当前处于活动状态，就像 Adrian 当时使用的那个

在其他帖子中，我读到当像 TF 的 Numpy 这样的包或库版本不再对特定的旧 CPU 或低功耗 CPU 友好时，就会出现这个 SIGILL，就像在这篇帖子中一样： Illegal hardware instruction when trying to import tensorflow, https://github.com/numpy/numpy/issues/9532

所以我想降级到较旧的 python 版本，如 3.6.5 或 3.5，但我在 Ubuntu 中找不到明确的步骤。我认为这将解决此错误，让我继续在 Jetson Nano 上进行配置。

pyimageseach 指南使用 Python 3.6，但未指定最新版本是 3.6.9 还是其他版本。如果不是 python 导致此错误，请告诉我。请帮忙！

【问题讨论】：

一般来说，当尝试在具有不同架构的平台上运行为 1 CPU 架构编译的内容时，往往会发生“非法指令”错误。架构甚至不必那么不同。我已经看到当 CPU 架构与 x86-64 版本略有不同时会发生这种情况。
Jetson Nano 配备四核 ARM Cortex-A57 MPCore 处理器，与他的教程中显示的相同。 python版本可以改变这么多过去运行良好的配置吗？因为他也使用 3.6 但不知道是否是 3.6.9（我有）

标签： python nvidia-jetson-nano

【解决方案1】：

“非法指令”可能是由于最近对 getauxval(AT_HWCAP) 的更改。

在 getauxval 未成功的情况下尝试从 /sys/devices 读取 cpuid 信息。（OpenBLAS PR 2952 和 3004）

在启动 python 之前导出 OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8（或任何实际硬件）应该有望解决这个问题。例如：

OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 python

如果您想将此导出永久化，您应该在终端上键入以打开您的 .bashrc 文件：

nano ~/.bashrc

之后，只需将“export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8”添加到 .bashrc 文件的底部，保存/退出并重新启动系统：

export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8

【讨论】：

这对我有用，应该是公认的答案！
这无需额外步骤即可工作，应该是公认的答案+1
在 Jetson Nano 上尝试了 OPENBLAS_CORETYPE=AARCH64 - 效果很好。
这也适用于我的 jetson nano 2GB，救命稻草！

【解决方案2】：

安装正确的 numpy 版本帮助我解决了这个问题。每当我导入torch、cv2 或torchvision 时，我都会收到错误指令非法指令（核心转储）。使用命令pip install numpy==1.19.4 ，我希望错误消失。

【讨论】：

将numpy 从1.19.5 降级到1.19.4 解决了Illegal instruction (core dumped) 错误。
这对我也有用，同样的错误。

【解决方案3】：

我在同一指南之后有这个非常相同的问题。在这种情况下，BTW，Numpy在不在VirtualEnv中时在Python中工作得很好。 GDB指出Libopenblas的问题。

我的解决方案是从划痕从划痕与jetson-nano-4gb-jp441-sd-card-image.zip的新图片，并在不使用virtualenv的情况下重复该指南。你可能是那个纳米的唯一开发人员，可以没有virtualenv。

我遵循这些指南成功： https://qengineering.eu/install-opencv-4.5-on-jetson-nano.html

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

我发现这一点也是如此：“..安装官方Jetson Nano Tensorflow。”

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

一旦我制作符号链接，我就可以继续引导的其余部分（减去virtualenv），我设法不打破numpy。

这不是理想的，但我希望它有所帮助。

【讨论】：

【解决方案4】：

我认为这是 Jetson Nano B01 型号的错误。

昨天我意识到我的 Nano 与 Adrian 在他的指南 (A02) 中展示的型号不同。

感谢 doommonkey 将我带到另一个指南，该指南与 pyimagesearch 教程和最近的指南（2020 年 12 月）非常相似，我真的很感激。

我今天将对其进行测试，如果我可以将我的 opencv 构建为包括 Tensorflow 在内的功能。我认为这是一个解决了一半的问题。

很遗憾 virtualenv 给 python 3.6.9 带来了这个可怕的错误。在 th 是特定的模型。我也尝试过使用 venv 模块，它甚至无法安装 numpy 所以现在没有虚拟环境

【讨论】：

【解决方案5】：

试试这个，它对我有用。我在 Jetson nano（第一个版本）上使用 python 3.7.9 和 gcc-8.4 使用 pyenv 环境对其进行了测试。请记住，因为它可以编译所有内容，所以它比仅下载二进制文件需要更长的时间。（因为--no-binary）

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

您可以更新您的 gcc，因为默认 gcc 是 7。我不确定它是否不适用于 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++

现在确认，您可以检查版本

gcc --version
g++ --version

【讨论】：

【解决方案6】：

你不能用virtualenv：

删除虚拟环境站点包中的所有 numpy ref。
升级numpy
将 numpy 文件夹链接到 venv numpy。

假设你的 virtualenv 被称为 ML：

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

那你就可以测试了：

workon ML
python -c 'import numpy'

如果您在/.cache/pip 上获得与权限相关的内容，您可以尝试更改文件夹的权限：

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

如果还是不行，尝试卸载机器上的numpy，然后重新安装：

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

然后返回步骤 1->3。

【讨论】：