Jetson_Cuda环境配置及Yolov5目标暨距离检测
Jetson_Cuda环境配置 Yolov5目标/距离检测（手把手从头开始）
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- 拿到一块板子之首先使Linux与电脑实现文件共享
- Jetson Nano/Tx12自带Cuda10.2版本的，对Cuda进行激活
- Jetson Nano不需要进行Pycharm或者Anaconda等IDE的安装：
- Linux安装包位置及路径查找
- Linux虚拟环境virtualenvs当中如何安装sudo python seup.py install 三方包
拿到一块板子之首先使Linux与电脑实现文件共享
拿到一块板子之首先使Linux与电脑实现文件共享
- 这次采用的Samba共享文件服务
首先更新一下，之后进行Samba的安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install samba -y
在Linux家目录下创建一个共享文件夹：
cd
mkdir sambashare
sudo chmod 777 sambashare #修改sambashare文件夹的权限
配置一下文件：sudo vi /etc/samba/smb.conf（进入编辑界面的时候 “i”进行编辑，Esc推出编辑，“：wq”保存退出）
[sambashare]
comment = Samba on Jetso Nano
path = /home/username/sambashare
read only = no
browsable = yes
注意：这里的username需要改成你的系统的用户名。
重启Samba服务：
sudo service smbd restart
设置贡献文件的密码：
sudo smbpasswd -a username
最后一步：打开我的电脑，在文件路径上输入\ip_address\sambashare回车即可。
Jetson Nano/Tx12自带Cuda10.2版本的，对Cuda进行激活
Jetson Nano/Tx12自带Cuda10.2版本的，对Cuda进行激活
进入代码块：
sudo vim ~/.bashrc
输入下面两行代码：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
激活：
source ~/.bashrc
验证：
nvcc -V
转载申明：
https://www.waveshare.net/study/article-1047-1.html
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Jetson Nano不需要进行Pycharm或者Anaconda等IDE的安装：
Jetson Nano不需要进行Pycharm或者Anaconda等IDE的安装：
注意：Jetson Nano系列的aarch64基于Arm架构量身打造的Linux系统还不是很成熟的，对于很多的包目前都不支持，其中一个问题就是torch与torchvision兼容的一个问题。虽然Jetson官网提供了兼容的torchvision版本，但是他的安装只能安装在Linux的家目录下，无法安装到Pycharm的Python虚拟环境当中，及在Pycharm的IDE当中选中python解释器之后无法导入torchvision包。但是如果在Linux终端即可以…
pip3的路径：
pip 21.3.1 from /home/ubuntu/.local/lib/python3.6/site-packages/pip (python 3.6)
那么pip3安装的包都在一下：
pip3 install torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.xml默认安装到上面的site-packages当中
sudo 安装的包和pip安装的包的作用范围还不一样，sudo安装的包可以作用与整个系统：
sudo apt-get install libopenmpi2
https://ubuntu.pkgs.org/18.04/ubuntu-universe-arm64/libopenmpi2_2.1.1-8_arm64.deb.html
注意：Jetson Nano自带一个python2和python3，然后在家的隐藏目录下有一个python3，我也不太清楚这个是怎么来的，反正pip3默认都用的此python3。
Linux安装包位置及路径查找
ubuntu安装包查找及安装
官方包源： http://packages.ubuntu.com/
ubuntu下当前安装的包保存在在：/var/cache/apt/archives
ubuntu下当前安装的运用： /usr/share/applications
包查找安装的命令形式，有两种为：apt 和 dpkg，，，一般常用的是apt命令；
apt：
命令 作用
apt-cache search package 搜索包
apt-cache show package 获取包的相关信息，如说明、大小、版本等
sudo apt-get install package 安装包
sudo apt-get install package - - reinstall 重新安装包
sudo apt-get -f install 强制安装
sudo apt-get remove package 删除包
sudo apt-get remove package - - purge 删除包，包括删除配置文件等
sudo apt-get autoremove 自动删除不需要的包
sudo apt-get update 更新源
sudo apt-get upgrade 更新已安装的包
sudo apt-get dist-upgrade 升级系统
sudo apt-get dselect-upgrade 使用 dselect 升级
apt-cache depends package 了解使用依赖
apt-cache rdepends package 了解某个具体的依赖
sudo apt-get build-dep package 安装相关的编译环境
apt-get source package 下载该包的源代码
sudo apt-get clean && sudo apt-get autoclean 清理下载文件的存档
sudo apt-get check 检查是否有损坏的依赖
dpkg：
dpkg -l 查看当前系统中已经安装的软件包的信息
dpkg -L （软件包名称）**查看系统中已经安装的软件文件的详细列表
dpkg -s 查看已经安装的指定软件包的详细信息
dpkg -S 查看系统中的某个文件属于那个软件包;
dpkg -i *.deb文件的安装
dpkg -r *.deb文件的卸载;
dpkg -P 彻底的卸载 包括软件的配置文件等等
查看没有安装的deb包命令
dpkg -c 查询deb包文件中所包含的文件 rpm -qlp
dpkg -I 查询deb包的详细信息
转载申明：https://www.cnblogs.com/the-tops/p/7600985.html
作者：the_tops
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Linux下：
eog img.jpg #查看图片
Linux虚拟环境virtualenvs当中如何安装sudo python seup.py install 三方包
Linux虚拟环境virtualenvs当中sudo python seup.py install 三方包
先进入你的虚拟环境当中例如：
（Test）ubunt：
git clone --branch v0.7.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.7.0
sudo python3 setup.py install
当时我的项目拥有独立的虚拟环境，但是torchvision只能下载下来而不能用pip install安装（因为pip安装的包默认都归到了你的虚拟环境当中）