【jetson nano】学习（1）——安装并跑通 jetson-inference
文章目录
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- 1、所需文件下载
- 2、开始安装
- 3、inference测试
❤️万事开头难，不以物喜，不以己悲！❤️
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由于做毕设的原因，我接触到Jetson Nano这块强大的AI开发板。刚开始拿到按照教程安装了一遍店家给的系统，在这系统里支持一系列流行的AI框架和算法，比如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等，使得开发人员能够简单快速的将AI模型和框架集成到产品中，轻松实现图像识别，目标检测，姿势估计，语义分割，视频增强和智能分析等强大功能。
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但不知什么原因，在我运行CSI摄像头时总是会很卡顿，目前也是一直没能解决。。。
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所以我就自己上官网下载一个基础系统，下载之后发现里面什么框架和算法都没有，无奈只能自己学习安装
在这里我把自己成功安装跑通一些框架和算法的步骤告知大家，让大家在AI这条路上少走一些弯路。 -
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如果出现按步骤安装不了或者其他原因，请各位朋友在评论区留言，
我看到后会第一时间回复大家并找解决办法，在这谢谢大家的指出！
1、所需文件下载
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老样子，先把Jetson-Inference的github项目下载链接放在这：
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/tag/model-mirror-190618 -
这里面是安装运行inference推理库所需要的包，在这里先把我在window上下载好的文件放在百度网盘里，需要的朋友自取：
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/13n8S3f2J3UBC44WWH7ZTxA
提取码：ai66 -
如果用不了所有的文件，可以自行进入官网下载，点击上面第一个链接进去之后往下走，就会发现以下对应的文件：
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如果没有百度网盘会员的朋友建议直接下载会快很多，但会麻烦一点，需要自己手动一个一个文件的下载，有会员的朋友还是可以直接用百度网盘全部下载也是可以的。
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如果大家像我一样是在window上面下载的，那就需要使用U盘拷贝在 jetson nano 的 jetson nano/data/networks 路径下。
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因为国内网下载太慢，也不能科学上网，如果大家可以的话，也可以直接在Ubuntu中打开终端，输入下面命令依次下载。
#安装依赖包
sudo apt-get update
sudo apt-get install git cmake libpython3-dev python3-numpy
# 进入模型存放目录
cd data/networks
# 使用wget下载各个模型，可根据实际需要下载
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/AlexNet.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/Deep-Homography-COCO.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/DetectNet-COCO-Airplane.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/DetectNet-COCO-Bottle.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/DetectNet-COCO-Chair.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/DetectNet-COCO-Dog.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/facenet-120.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-Alexnet-Aerial-FPV-720p.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-Alexnet-Cityscapes-HD.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-Alexnet-Cityscapes-SD.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-Alexnet-Pascal-VOC.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-Alexnet-SYNTHIA-CVPR16.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-Alexnet-SYNTHIA-Summer-HD.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-Alexnet-SYNTHIA-Summer-SD.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-Cityscapes-1024x512.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-Cityscapes-2048x1024.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-Cityscapes-512x256.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-DeepScene-576x320.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-DeepScene-864x480.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-MHP-512x320.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-MHP-640x360.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-Pascal-VOC-320x320.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-Pascal-VOC-512x320.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-SUN-RGBD-512x400.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/FCN-ResNet18-SUN-RGBD-640x512.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/GoogleNet-ILSVRC12-subset.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/GoogleNet.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/Inception-v4.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/multiped-500.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/ped-100.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/ResNet-101.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/ResNet-152.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/ResNet-18.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/ResNet-50.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/SSD-Inception-v2.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/SSD-Mobilenet-v1.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/SSD-Mobilenet-v2.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/Super-Resolution-BSD500.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/VGG-16.tar.gz
wget https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/releases/download/model-mirror-190618/VGG-19.tar.gz
2、开始安装
- 打开终端输入下列解压命令对前面下载的文件进行解压：
# 进入模型存放目录
cd data/networks
#可直接解压下面三个包就行
tar -zxvf facenet-120.tar.gz
tar -zxvf GoogleNet.tar.gz
tar -zxvf SSD-Mobilenet-v2.tar.gz
#也可对其进行批量解压
for tar in *.tar.gz;
- 如果是全部解压，那压缩包也没什么用了，可以采用以下命令删除所有压缩包：
# 删除所有压缩包
sudo rm -R *.tar.gz
- 解压完成之后返回根目录下：
如果没有安装 git 和 cmake ，先安装：
#安装 git 和 cmake
sudo apt-get install git cmake
#其次进入jetson-inference目录下
cd jetson-inference
git submodule update --init
#这里会等一段时间
mkdir build #创建build文件夹
cd build #进入build
cmake ../ #运行cmake，它会自动执行上一级目录下面的CMakePrebuild.sh
- cmake 成功之后就开始编译：
make
sudo make install
- 编译成功后会有以下目录：
|-build
\aarch64
\bin 二进制文件（示例程序和图像就在此路径下）
\include 头文件
\lib 库文件
- 到这里就算安装完成啦。
3、inference测试
- 在这里我使用 一张香蕉图片来进行测试：
#进入测试文件
cd jetson-inference/build/aarch64/bin
#查看当前文件夹下的文件
ls
- 看这里面有一个banana_0.jpg 的图片文件，打开看看：
- 输入以下命令：
./imagenet-console banana_0.jpg output_0.jpg
- 再看当前文件夹下多出来一个output_0.jpg 图片文件。
- 打开输出文件看看，识别度99.9%，还是相当不错的,只是可惜没有语义分割这一块，后期给他改改（就得豪横！）
后面如果程序写出来了，我就再写一篇关于 jetson nano 驱动 CSI 摄像头的文章，并使用我们前面安装的 inference 推理库来进行实时目标检测，实现语义分割，我们一起学习
- 测试完成！
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