这里默认你已经装好了jetsonnano的系统镜像了更换apt源Jetson设备开机就要更换国内的源，否则基本啥事都干不了。

那就玩一玩jetsonnano吧首先需要准备jetsonnano的套件，建议套件里面还是有jetsonnano相对应的wifi模块的，方便连上wifi。然后还需要一张tf卡，建议在32g以上吧。

文章目录前言一、Jetsonnano的镜像系统二、修改镜像源1.在终端里使用vim/etc/apt/sources.list将原来的内容注释掉换成中科大源（清华源下载比较慢）2.系统更新：三.pytorch

该安装方式适用于JetPack版本在4.2以上的英特尔系产品：JetsonNano,JetsonTX1/TX2JetsonXavierNX/AGX安装镜像环境英特尔官方提供的镜像环境在国内下载依赖包速度较慢

JetsonNano系列学习第一章JetsonNano烧录镜像及jtop安装文章目录JetsonNano系列学习前言一、安装Archiconda二、安装PyTorch三、安装torchvision前言查看

入门篇设置您的JetsonNano刷新操作系统并启动JetsonNano运行ARM兼容版本的Ubuntu18.04，您必须使用笔记本电脑或台式机将其刷到SD卡中。

jetsonnano开发环境配置文章目录jetsonnano开发环境配置一、增加交换空间大小交换空间的概念1.检查系统的交换空间2.检查内存3.增加交换空间4.设置所有用户都可以读写swapfile5.

1.9.0stablepx4fmu-v2-1.6.0.px4v经济型科研方案（有个较好的网络环境）：无人机端：250机架——38块钱或者可以更便宜、三叶桨——也很便宜、飞控——2.4.8——五百多、机载板子——jetsonnano

百度飞桨部署全流程讲解以及Jetsonnano部署实战案例（上）这个是我看了反复看了四五遍BML的培训的部署课程写的一个理解，可能有理解不到位的地方可以看下原B站视频，讲的也很好。

Jetsonnano安装Rosserial后启动serial_node节点提示缺少某一个库文件--queue问题产生原因：解决方法：问题产生原因：queue这个库在python2和python3中是不一样的

免密开机二、程序脚本启动三、文件赋予权限四、开机启动项管理器五、需要SUDO权限的脚本开机自启动总结平时有用到一些机器人或者带有ubuntu系统的移动设备，比如NVIDIATX2，NVIDIAXAVIA，JetsonNANO

文章目录一、pytorch训练+nano部署(tensorrt)1数据集转化2训练并导出模型3.wts转为.engine4修改一些小bug5运行infer.py二、paddle训练+nano部署(tensorrt)一、pytorch训练+nano部署(tensorrt)我的Nano环境:item版本cuda10.2jetpack4.4tensorrt7.1.3torch&torchvision不需

我手上有JetsonNano和JetsonAGXOrin，Nano上自带的是Ubuntu18.04，装有Python2.7和Python3.6，python命令默认的是Python2.7；Orin自带的系统是

JetsonNano&TX2配置教程JetsonNano激活JetsonTX2烧录更新系统国内源安装系统工具jtop从源代码编译opencv安装archconda安装mmdetection更新于2021

下面使用jetsonnano搭建onnx-tensorrt踩坑记录。

在JetsonNano上需要用到cv_bridge来做ROS中的视频传输，在另一个机子上可以编译的程序在这里却提示Project‘cv_bridge‘specifies‘/usr/include/opencv

对于深度学习，官方指出在GPU算力高于5.0时，可以用来跑神经网络JetsonProductsGPUComputeCapabilityJetsonAGXXavier7.2JetsonNano5.3JetsonTX26.2JetsonTX15.3TegraX15.3GeForceandTITANProductsGPUComputeCapabilityGeForceRTX30908.6GeForceR

目标检测算法：YOLOV3取像硬件：USB高速相机运行平台：JetsonNano先决条件Ubuntu18.04DeepStreamSDK5.0

JetsonNano配置流程（三）文章目录JetsonNano配置流程（三）一.电源设置为10W模式二.安装实时查看CPU，GPU状态工具三.PWD风扇配置四.图形界面的关闭开启关闭图形界面开启图形界面五

1、下载Deepstream5.0：地址与下载cuDNN类似，需要大家登录自己的NVIDIA账号，登陆后点击上面链接进入下载页面：由于本人的板子为JetsonNano4GB版本，预装的Jetpack为4.4

JetsonNano下Deepstream6.0+yolov3/v5多路推理配置流程；并简单记录下deepstream的配置文件。

jetsonnano默认：Python3.6.9Opencv-python4.1.1一、配置CUDA环境变量jetsonnano默认已经安装了CUDA10.0，但是直接运行nvcc-V是不会成功的，需要你把

主要用来控制各个活动组件，涉及的包是jetbot包(下载链接)控制代码：importtimefromjetbotimportRobotrobot=Robot()robot.set_bln(1)#设置Jetbot的板载呼吸灯亮度为1(取值范围为0-1.0)robot.down(1)#云台上升time.sleep(0.5)robot.up(1)#云台下降time.sleep(1.5)robot.ver

今天是实现基于Haar特征的小车人脸识别，但是实际上看处理的速度比较慢，跟踪的不太行。反正，功能是实现了，也能够实现云台的俯仰等运动。检测效果如图：这里因为摄像头景深的问题，使用手机展示的人脸进行识别。具体代码如下：fromjetbotimportCameraimportPIDimportcv2fromservoserialimportServoSerialimportnumpyasnpgloba

在启动之后，需要给/dev位置赋权，具体命令:sudochmod777-R/dev然后输入密码即可。由于相机需要显示，暂时先确定各个可移动组件的功能是否正常。使用如下代码可以判断云台是否安装正常，如果螺丝和舵机角度没有正确安装，活动超限后，舵机会拼命抖动，发出各种闹心的噪声。代码中涉及同步运动和异步运动控制两种，即：_control和_double_control两个。测试代码:fromservo

学校终于解封了，看了个知乎上的人日合订本，咱们好好记录这个时代吧。yahboom采用的是jetbot里面的一个camera.py脚本定义的各个接口，也是基于opencv的，但是里面原来是为了在jupyternotebook显示用的，这里是参照别人写了一个显示摄像头捕捉画面的代码，具体如下：importcv2defgstreamer_pipeline(capture_width=640,captur

1.安装系统按照商家给的资料安装，将Ubuntu18.04LTS镜像拷贝到tf卡中，插上jetsonnano就可以安装了。

英伟达JetsonNano安装简介板子说明SD卡安装系统运行总结简介NVIDIA®JetsonNano™开发者套件是一款专为创客、学习者和开发者打造的小型AI计算机。

前言：跑对比实验需要不同平台，所以需要采购一个Jetsonnano，但看了一下有许多版本，不太了解，故简单调研一下。

无论你是专业人员、研究人员还是爱好者和学生，JetsonNano让每个人都能使用人工智能。

3月19日，NVIDIA在硅谷召开了GTC2019主题演讲，NVIDIACEO黄仁勋发表演讲，正式发布了机器人开发者工具箱JetsonNano，可以为机器人设计引入AI算力。

JetsonNano2gb开发者套件规格书1.jetsonnanosd卡的镜像烧录Jetson下载中心|NVIDIADeveloper下载好后先放置一个新的文件夹下2.下载烧录工具：sd卡格式化软件和烧录软件链接

JetsonNano\NX\AGX学习笔记1.jetson平台安装pytorch、torchvision2.yolov5模型部署deepstream,x86\jetson平台2.0.下载`deepstream6.1

关于制作英伟达JetsonNano外壳的一些总结（项目介绍：根据英伟达官网下载.SLDASM文件，利用Solidworks软件自主设计，并3D打印JsetonNano外壳）下载英伟达官网下载所需设计外壳的

在Jetsonnano上搭建深度学习环境（Anoconda和pytorch安装）1.Miniforge安装1.安装bash文件2.创建自己的环境，命名为nano2.pytorch安装1.激活环境2.依次执行以下几个命令

JetsonNano配置流程（二）上篇写了环境一些配置，这篇继续写一些python库的安装。

说在前面搞了一下Jetsonnano和YOLOv5，网上的资料大多重复也有许多的坑，在配置过程中摸爬滚打了好几天，出坑后决定写下这份教程供自己备忘。

一、jetsonnano默认已经安装了CUDA10.0，但是没有配置，需要你把CUDA的路径写入环境变量中。

2022前CSDN个人简介一名Python超级热衷粉，后端框架Fastapi一年玩家，VUE基础玩家，物联网工程专业，嵌入式开发兴趣爱好者，玩树莓派、JetsonNano，Linux终端爱好者，大三在读中

前一阵子将重新买了个JetsonNano的外壳。为了方便开源演示前一篇博客提到的tensorRT，先简单封装一个CSI相机的demo（原来用的usb相机）。

系列博文介绍：如何将YOLOv5部署到Nvidia的JetsonNano开发版上，对视频进行目标检测处理。

Jetsonnano在安装完系统之后，往往需要进行配置才可以进行程序开发。主要的配置项目包括拼音输入法、换源、更换python版本、安装SSH、配置CUDA等。

环境前提：搭建好YOLOv5所需环境，JetsonNano自带了tensorRT环境。进入正题，首先是tensorrtx项目的使用。简单翻译一下仓库readme。第一步生成后续需要使用到的wts文件。

基本流程下载对应的版本的ZEDSDK文件（.run文件）cd/.run文件/所在/目录到下载文件路径下./+文件名(不能加sudo)阅读协议点q退出，基本一路点yes，除了objectdetectionmodule和sample这种可以不安装，其他无脑yes就行了安装成功踩坑如果曾经安装过不同版本的ZEDSDK或者多个版本的python，则有可能会导致模块导入失败，需要全部卸载/usr/local

LEVEL0：pytorch性能<10FPS在电脑上，借助英伟达高端GPU算力跑模型，掩盖了python和pytorch在性能上的不足，训练完了想直接把pytorch装到jetsonnano上就能实时检测那是想多了

1.简介本页面将指导您在JetsonNano上安装腾讯的ncnn框架。因为ncnn框架的目标是移动设备，比如Android手机，所以它没有CUDA支持。

使用JetsonNano和树莓派相机实现视频流了解如何用树莓派相机和JetsonNano使用Flask框架实时视频流!JetsonNano是一个边缘计算平台，适合低功耗、不受监控和独立使用。

1.简介本页面将指导您在具有CUDA和cuDNN支持的JetsonNano上安装Caffe。我们只指导您完成基础知识，所以最终您可以构建自己的应用程序。

1.简介本页面将指导您在JetsonNano上安装阿里巴巴的MNN框架。在最新的版本中，MNN框架还支持CUDA。这使得它成为JetsonNano作为一个轻量级框架的理想选择。

Aarch64安装Anaconda和pytorch一、安装miniconda:参考链接：(82条消息)JetsonNano（aarch64）搭建miniconda和mmdetection环境_瑾怀轩的博客