Jetson TX2 辨識資料轉移方法

由於 Jetson TX2 主要負責取代龐大笨重的主機，用於實際場域中的測試工作，因此我們要待 Linux 桌上型電腦訓練完成後，將必要資料轉移到 Jetson TX2 以便進行後續的辨識工作。

• 首先，我們要將先前建立好的 YOLO 套件（第一版與第二版都可以）darknet 複製到 Jetson TX2 的 home 目錄下，並修改套件中的訓練、測試等路徑，如這份文件的「訓練資料準備」章節所述（完成後先不要執行make指令）。

• 由於 Jetson TX2 使用編號為 62 的 GPU 結構，所以我們必須將makefile當中的結構數值與 nvcc 路徑進行修改：

ARCH= -gencode arch=compute_62,code=[sm_62,compute_62]

（注意，上面的 ARCH 一定要這樣輸入，中間的空格位置皆不可更改，否則編譯會失敗！）

NVCC=/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc

• 在make指令執行後，會發生編譯錯誤的問題。其原因是 darknet 採用 OpenCV 第二版本撰寫，而我們安裝的則是第三版本。我們可根據 Github 上的討論串，將 darknet 中的六個檔案引入新的 Library，重新執行 make 即可成功編譯。

• 現在 YOLO 可以完整地在 Jetson TX2 上面執行了！