开坑Jetson Nano

基本情况

1.无emmc（好像和最初宣传的不一样），需要tf卡，16g以上，其实会想要分配swap空间，那最好买32g的。好处是按照官网往tf卡中直接烧镜像就好，
2.镜像自带cuda10，cudnn7,opencv,系统是ubuntu18

问题

新的板子不出点大小问题是不可能的。
当前的版本是Jetpack4.2
Python里面没有numpy，没有TensorFlow，没有我超爱的keras，自带的桌面共享有bug，自动崩溃
电源要求严格，试了很多原装的5v2a电源，几乎都带不动这块板子。已经是用VNC不插外设的状态了，应该是输出不到2a电流。DC的2A电源可用，需要跳线屏蔽micro usb供电，板子上印刷有注释。

解决方案

查看工作状态，温度

sudo tegrastats

VNC与开机自启动设置

ubuntu18下很麻烦，还是在开始菜单里面找到的startup application里面添加自启动最方便。已经自带了vino-server。

keras与TensorFlow

其实只要numpy安装后就可以import cv2了，之前import失败是因为没有numpy
就结果而言，训练最简单的五层cnn，输入为150*150，模型大小为87.5m，可训练4个Batch。如果用inception估计也能按2个batch训练。也足以让人满意了，毕竟根本就不是拿来训练的东西。

官网提供了TensorFlow的轮子库，安装已不是难事，安装完成后主要是scipy装不上导致keras安装困难。直接越过pip3,用
apt install python3-scipy解决。还有TensorFlow里面依赖的h5py，另一篇博客讲安装最新版不兼容numpy，实质上不影响。我安装了2.9版本h5py并结合最新numpy正常使用。