Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署

1. orin开机,并初始化系统。

orin预安装了ubuntu20.04,只需开机,像重装系统一样设置用户信息即可,可以参考官网的教程[https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-agx-orin-devkit],官网提供了两种方式:一种是orin + 显示器,orin有提供DP接口,你需要准备一台显示器,最好也是有DP口的,因为我用DP转HDMI的连的,分辨率会受影响。另外一种是orin+主机,用orin随带的type-C线连到你的PC。

2. 安装jetpack SDK

jetpack是NVIDIA用于构建AI应用程序的最全面的开发环境包,支持所有Jetson模块和开发套件。JetPack SDK包括最新的Linux驱动程序包(L4T),具有Linux操作系统以及CUDA-X加速库和API,用于深度学习,计算机视觉,加速计算和多媒体。它还包括用于主机和开发人员工具包的示例,文档和开发人员工具,并支持更高级别的SDK,例如用于流视频分析的DeepStream和用于机器人技术的Isaac。也就是Jetpack打包了很多AI开发必须要的基础软件,我们所谓的刷机就是把安装好Jetpack。安装过程如下:

1)检查L4T的版本:

cat /etc/nv_tegra_release

# R35 (release), REVISION: 3.1, GCID: 32827747, BOARD: t186ref, EABI: aarch64, DATE: Sun Mar 19 15:19:21 UTC 2023
显示我的版本可以安装Jetack 5.0

2)安装jetpack

安装cuda前先安装jetpack,参考的是nvidia官方教程,即以下代码:

sudo apt upgrade
sudo apt update
sudo apt dist-upgrade
sudo reboot
sudo apt install nvidia-jetpack

Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_第1张图片

Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_第2张图片

最后一句命令可能要1个小时左右,在网络较好的情况下进行,如果安装中中断,再次运行最后一句命令即可,直到安装完成。

3)安装jtop

安装成功后,再安装jtop,jtop是Jetson 系列非常著名的监控工具,请执行以下指令进行安装:

sudo apt install python3-pip
sudo -H pip3 install -U pip
sudo -H pip install jetson-stats
Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_第3张图片

然后执行下面启动指令就能开启这个监控工具:

jtop

Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_第4张图片
按 q键退出当前画面,如果启动失败,则重启orin,再次尝试。

安装jtop后,可以使用sudo jetson_release命令查看jetson版本号以及与它适配的cuda、cudnn、TensorRT、OpenCV等等版本,如下图:

Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_第5张图片

3. 配置cuda环境

在桌面打开终端prommote,输入如下命令:


vim ~/.bashrc
#在文本末输入如下代码:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
#更新环境变量配置
source ~/.bashrc


查看版本号:

nvcc -V

4. 配置cuDNN环境

在桌面打开终端prommote,输入如下命令:


#复制文件到cuda目录下
cd /usr/include && sudo cp cudnn* /usr/local/cuda/include
cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu && sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

#修改文件权限,修改复制完的头文件与库文件的权限,所有用户都可读,可写,可执行:
sudo chmod 777 /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod 777 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

#重新软链接,这里的8.6.0和8对应安装的cudnn版本号和首数字
cd /usr/local/cuda/lib64

sudo ln -sf libcudnn.so.8.6.0 libcudnn.so.8

sudo ln -sf libcudnn_ops_train.so.8.6.0 libcudnn_ops_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_ops_infer.so.8.6.0 libcudnn_ops_infer.so.8

sudo ln -sf libcudnn_adv_train.so.8.6.0 libcudnn_adv_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_adv_infer.so.8.6.0 libcudnn_adv_infer.so.8

sudo ln -sf libcudnn_cnn_train.so.8.6.0 libcudnn_cnn_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_cnn_infer.so.8.6.0 libcudnn_cnn_infer.so.8

sudo ldconfig


运行成功之后.再输入以下命令:

dpkg -l libcudnn8

按 q键退出当前画面。
(如果验证失败,先运行sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev,再次验证)


5. 安装Pytorch
在步骤2中我们已经查看了jetpack的版本,我是Jetpack5.1.1,因此要安装对应版本的Pytorch,在这个官方链接中找到了Jetpack5.1所对应的pytorch版本,如下:

Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_第6张图片

   建议下载官方教程里的2.0.0版本,这样可以与torchvision版本对应,因为1.14没有对应的torchvision,将下载的.whl文件拷贝至home文件夹,在home中打开终端,按照官方教程,输入如下命令:


sudo apt-get -y update; 
sudo apt-get -y install autoconf bc build-essential g++-8 gcc-8 clang-8 lld-8 gettext-base gfortran-8 iputils-ping libbz2-dev libc++-dev libcgal-dev libffi-dev libfreetype6-dev libhdf5-dev libjpeg-dev liblzma-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libpng-dev libreadline-dev libssl-dev libsqlite3-dev libxml2-dev libxslt-dev locales moreutils openssl python-openssl rsync scons python3-pip libopenblas-dev;


然后再安装下载好的whl文件:


pip install torch-1.14.0a0+44dac51c.nv23.02-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

export "LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/llvm-8/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

python3 -m pip install --upgrade pip;

python3 -m pip install aiohttp numpy=='1.19.4' scipy=='1.5.3' ;

python3 -m pip install --upgrade protobuf;

python3 -m pip install --no-cache $TORCH_INSTALL


接下来验证是pythorch以及一些库否安装成功,如图:

import torch

import numpy

import scipy

6. 安装torchvision

参考官方链接,如图:

Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_第7张图片

下载whl文件,在home文件夹中新建文件夹,命名为torchvision,然后将下载的文件进行解压,之后拷贝至home文件夹下新建的torchvision文件夹中(拷贝setup.py所在文件夹里的所有内容至torchvision),并在该文件夹中打开终端,按照官方教程,输入如下命令:

$ sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
$ export BUILD_VERSION=0.15.1  # where 0.15.1 is the torchvision version  
$ python3 setup.py install --user


再验证是否成功:

import torchvision

7. 安装vscode

官方下载链接:vscode安装包,下载版本如图(红色框住的版本):

Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_第8张图片

在终端输入:

sudo dpkg -i xxx

xxx是deb包的名称,然后在终端输入命令:code,就可以打开vscode了

8. 安装pycharm_python编辑器

[官网下载地址:](PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains)

下载社区版,并下载arm64对应版本的exe

Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_第9张图片

pycharm需要java jdk,但是支持arm64的只有open-jdk,所以需要先安装open-jdk。最新的pycharm仅支持openjdk11, 所以不要搞错了。安装如下:

$ apt-cache search openjdk
$ sudo apt-get install openjdk-11-jdk
检查安装结果:

$ java -version // 查看安装结果
$ which java

然后配置环境变量,指令如下:
sudo gedit ~/.bashrc


export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-arm64
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH


存退出编辑器,然后刷新配置文件:

$ sh ./pycharm.sh
到此,open-jdk就配置完成了,接下来就可以解压pycharm安装包。到pycharm文件夹里面的bin文件夹,cd到bin文件夹,在bin文件夹里面执行:

$ sh ./pycharm.sh
即可运行。

还有一个将图标添加到桌面的,我一直出错,后面再找找解决办法。

9. 安装Anaconda用来配环境

anaconda的下载地址是:Index of /,或者直接在网页上搜索anaconda下载就可以安装包就可以。

选择一个版本是:Anacondaxx-Linux-aarch64.sh,将下载的shell文件拷贝至home文件夹(也可以不拷贝),在home中打开终端,输入:

bash Anacondxx-Linux-aarch64.sh

之后就yes。确认安装的路径,一般直接回车安装在默认的 /home/你的名字/anaconda3

接着启动环境变量:

source ~/.bashrc

这时候会发现出现了 (base)

之后就是创建虚拟环境,和windows的一样:

conda create -n py39 python=3.9

python可以根据你开发板的版本。

接下来就可以跑自己的代码啦~不够内存不够的话还需要要一个固态硬盘加载

你可能感兴趣的:(教研室工作,python,pycharm,pytorch)