jetson nano b01使用准备
jetson nano b01使用准备
镜像烧录
不同的第三方载板有不同的烧录方案，使用的为米文动力的载板，安装的为jetpac4.6版本系统，按照官方文档进行烧录。
http://doc.miivii.com/6717496.html#LiteNanoMini%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%89%8B%E5%86%8C-%E9%99%842.FlashTools%EF%BC%88%E5%88%B7%E6%9C%BA%E5%B7%A5%E5%85%B7%EF%BC%89ReleaseNote
迁移系统到SSD
开发板自带的16GB的内存比较小，在安装SSD后可将系统迁移至SSD中，参考https://blog.csdn.net/m0_53408051/article/details/127655853
- 先把nvme硬盘分区为Ext4，使用disks程序，找到安装好的SSD盘，右上角点击格式化硬盘为GPT格式，格式化后点击容量显示的左下角的加号，新加一个分区，结束后分区名显示应为p1结尾。
- 再下载压缩包:
git clone https://github.com/jetsonhacks/rootOnNVMe.git - 解压后，
cd rootOnNVMe进入目录，./copy-rootfs-ssd.sh执行复制脚本 - 安装启动脚本：
./setup-service.sh将rootfs设置为NVME，sudo reboot重启
重启之后，则可看到你的新的机子的空间变为SD卡或者SSD的空间大小，原有的空间变成了一个盘（不要删除它，否则会出事）
PS：git clone出现 fatal: unable to access解决方案
终端执行 git config --global http.proxy 以及 git config --global http.proxy
安装常用模块
一些模块的安装可以帮助后续更好的使用，参考https://blog.csdn.net/IamYZD/article/details/119618950
apt换源
- 备份
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo gedit /etc/apt/sources.list
- 删除所有内容，下面提供了国内几个支持arm64架构的Ubuntu镜像源，任选其一，写入文档：
清华大学镜像源：
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
中国科学技术大学镜像源：
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic-updates main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic-backports main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic-security main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源，不建议启用
# deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports bionic-proposed main restricted universe multiverse
阿里巴巴镜像站：
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/s bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
- 更新
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
pip安装换源
Ubuntu18.04自带python2和python3两个版本，但没有预安装pip，参考https://blog.csdn.net/wenwst/article/details/106982806
pip安装好后添加国内源，方便快速下载，参考https://blog.csdn.net/carrymingteng/article/details/120978053。
- python2安装pip
sudo apt install python-pip # 安装
pip --version # 输出版本号，安装成功
pip install --upgrade pip # 保证版本最新
- python3安装pip
sudo apt install python3-pip # 安装
pip3 --version # 输出版本号，安装成功
pip3 install --upgrade pip # 保证版本最新
- pip换源
打开终端输入：
mkdir ~/.pip
sudo gedit ~/.pip/pip.conf
在空白文件中输入如下内容保存并退出,以下国内源可以任选其一：
以下为豆瓣源:
[global]
timeout=6000
index-url=https://pypi.doubanio.com/simple
trusted-host=pypi.doubanio.com
以下为阿里源:
[global]
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
以下为清华源:
[global]
index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
[install]
trusted-host=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
jtop安装
jetpack系统不能使用nvidia-smi来查看显卡使用情况，需要安装jtop来查看机器状态
sudo pip3 install jetson-stats # 安装jtop
sudo jtop # 运行jtop
# 可以查看cpu，gpu，内存，以及硬盘的使用情况，还能够调整jetson nano的运行模式
# 以及查看系统的cuda，cudnn，tensorRT的版本等情况
pytorch安装
jetson 预装了cuda版本，想要使用gup算力需要安装pytorch等模块
- 添加cuda到环境
# jetson nano内置好了cuda,但需要配置环境变量才能使用，打开命令行添加环境变量即可
gedit ~/.bashrc
# 在最后添加这些
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda
source ~/.bashrc # 应用当前配置
nvcc -V # 查看是否配置成功
-
安装torch依赖
sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev -
官网下载torch1.7及torchvision0.8.0，外网速度慢，已上传https://download.csdn.net/download/qq_37527608/86991829，0积分下载，下载完成后解压。
-
安装torch和torchvision
pip3 install Cython
pip3 install numpy torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
pip3 install torchvision-0.8.0a0+291f7e2-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
- 验证安装是否成功
# 在终端输入运行python3，进入python环境
import torch
torch.__version__
torch.cuda.is_available()
import torchvision
torchvision.__version__
# 输出如下图所示则安装成功
PS：torchvision报错：UserWarning: Failed to load image Python extension解决方案
如果torch版本与torchvision版本不对应，更换为对应版本，如果版本对应可卸载当前版本，更换更低版本的torch和torchvision。
PS：pip安装警告： which is not on PATH解决方案
# 配置路径
gedit ~/.bashrc
# 在文件最后添加路径，该路径来源于第一步中安装 pip 时发出的警告
export PATH=/home/xxxx/.local/bin:$PATH
source ~/.bashrc
U盘兼容安装
之后的步骤可能需要使用U盘把文件拷入开发板，但是对于大容量设备可能会出现无法挂载，一条安装命令解决
sudo apt-get install exfat-utils
各种环境依赖安装
来自参考博客https://blog.csdn.net/IamYZD/article/details/119618950，不安装可能没问题，但还是安了，万一呢
# 配置需要用到的库
sudo apt-get install build-essential make cmake cmake-curses-gui -y
sudo apt-get install git g++ pkg-config curl -y
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libcanberra-gtk-module libcanberra-gtk3-module -y
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools -y
sudo apt-get install nano locate screen -y
# 安装所需要的依赖环境
sudo apt-get install libfreetype6-dev -y
sudo apt-get install protobuf-compiler libprotobuf-dev openssl -y
sudo apt-get install libssl-dev libcurl4-openssl-dev -y
sudo apt-get install cython3 -y
# 安装opencv的系统级依赖,一些编解码的库
sudo apt-get install build-essential -y
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -y
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-dev -y
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev -y
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev -y
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran -y
sudo apt-get install ffmpeg -y
# 更新cmake
wget http://www.cmake.org/files/v3.13/cmake-3.13.0.tar.gz
tar xpvf cmake-3.13.0.tar.gz cmake-3.13.0/ #解压
cd cmake-3.13.0/
./bootstrap --system-curl # 漫长的等待,做一套眼保健操...
make -j4 #编译 同样是漫长的等待...
echo 'export PATH=~/cmake-3.13.0/bin/:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc #更新.bashrc
# torchvision 0.9.0版本需要的依赖
sudo apt-get install libopenmpi2
sudo apt-get install libopenblas-dev
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
ssh连接
使用ssh能够在同一网络下的另一台设备上登录jetson终端，更方便的进行操作和文件传输
- 查看jetson的ip
ifconfig -a
- 在另一台设备打开终端，进行连接
ssh nvidia@192.168.0.101 # 用户名@ip地址
# 输入登录密码，即可登录
- 使用ssh传输文件
# 从服务器上下载文件
scp nvidia@192.168.0.101:/xxx/test.txt ./test
# 上传本地文件到服务器
scp ./test.txt nvidia@192.168.0.101:/xxx/test/
# 从服务器下载整个目录
scp -r nvidia@192.168.0.101:/xxx/test ./test/
# 上传目录到服务器
scp -r ./test nvidia@192.168.0.101:/xxx/test/