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  • jeston nano 刷机及开发环境搭建(一)

    刷机参照官网文档:https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit

    镜像下载

    下载地址:https://developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-image-r3223

    镜像文件写入microSD卡

    Nvidia官方推荐使用Etcher将下载的img文件写入TF卡。
    Etcher支持Mac,Linux,Win三个平台。
    https://www.balena.io/etcher/
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    安装和首次启动

    • 将microSD卡(系统映像已写入其中)插入Jetson Nano模块底部的插槽中。
    • 打开计算机显示器电源并连接它(需要HDMI的显示器)。
    • 连接USB键盘和鼠标。
    • 连接Micro-USB电源(5V⎓2A)。Jetson Nano Developer Kit将自动开机并启动。

    在这里插入图片描述
    Micro-USB连接器旁边的绿色LED指示灯将亮起。当你第一次启动时,Jetson Nano Developer Kit将引导你完成一些初始设置,包括:

    • 查看并接受NVIDIA Jetson软件EULA
    • 选择系统语言,键盘布局和时区
    • 创建用户名,密码和计算机名称
    • 登录

    在这里插入图片描述

    安装配套软件

    • 检测CUDA版本
      cat /usr/local/cuda/version.txt

      CUDA Version 10.0.166

    安装cudnn

    因本博主没有5V-4A的DC电源,无法通过sdkmanager进行安装,只能通过sdkmanager把deb文件下载下来,传输到nano上进行的手动安装。
    在这里插入图片描述

    • 所需文件:
      在这里插入图片描述
    • 安装
      sudo dpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_arm64.deb
      sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_arm64.deb
      sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_arm64.deb
      
    • 查看cudnn版本
      cat /usr/include/aarch64-linux-gnu/cudnn_v7.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
      在这里插入图片描述

    安装TensorRT

    • 所需文件:

      libnvinfer5_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      libnvinfer-dev_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      libnvinfer-samples_5.1.6-1+cuda10.0_all.deb
      tensorrt_5.1.6.1-1+cuda10.0_arm64.deb
      python3-libnvinfer_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      python3-libnvinfer-dev_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      graphsurgeon-tf_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      uff-converter-tf_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      
    • 安装

       sudo dpkg -i libnvinfer5_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      sudo dpkg -i libnvinfer-dev_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      sudo dpkg -i libnvinfer-samples_5.1.6-1+cuda10.0_all.deb
      sudo dpkg -i tensorrt_5.1.6.1-1+cuda10.0_arm64.deb
      sudo dpkg -i python3-libnvinfer_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      sudo dpkg -i python3-libnvinfer-dev_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      sudo dpkg -i graphsurgeon-tf_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      sudo dpkg -i uff-converter-tf_5.1.6-1+cuda10.0_arm64.deb
      
    • 查看TensorRT版本
      在这里插入图片描述

    • 安装 cython
      pip3 install cython -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

    • 安装 pycuda
      设置CUDA环境变量
      gedit /etc/profile
      export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:/usr/local/cuda/bin:$PATH
      source /etc/profile
      执行sudo pip3 install pycuda出现以下问题:

      In file included from src/cpp/cuda.cpp:1:0:
      src/cpp/cuda.hpp:14:18: fatal error: cuda.h: No such file or directory
      compilation terminated.
      error: command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1
      

      解决办法:
      sudo su -进入root
      sudo pip3 install pycuda
      就能成功的运行了

    • 关闭用户图形界面

      sudo systemctl set-default multi-user.target
      sudo reboot
      
    • 开启用户图形界面

      sudo systemctl set-default graphical.target
      sudo reboot
      

    接下来安装常用的包

    sudo apt-get install python3-numpy
    sudo apt-get install python3-scipy
    sudo apt-get install python3-pandas
    sudo apt-get install python3-matplotlib
    sudo apt-get install python3-sklearn

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    C++ Primer Plus 笔记第九章
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gmhappy/p/13457050.html
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