jeston nano 刷機及開發環境搭建（一）

刷機參照官網文檔：https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit

鏡像下載

下載地址：https://developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-image-r3223

鏡像文件寫入microSD卡

Nvidia官方推薦使用Etcher將下載的img文件寫入TF卡。
Etcher支持Mac，Linux，Win三個平臺。
https://www.balena.io/etcher/

安裝和首次啓動

• 將microSD卡（系統映像已寫入其中）插入Jetson Nano模塊底部的插槽中。
• 打開計算機顯示器電源並連接它（需要HDMI的顯示器）。
• 連接USB鍵盤和鼠標。
• 連接Micro-USB電源（5V⎓2A）。Jetson Nano Developer Kit將自動開機並啓動。

Micro-USB連接器旁邊的綠色LED指示燈將亮起。當你第一次啓動時，Jetson Nano Developer Kit將引導你完成一些初始設置，包括：

• 查看並接受NVIDIA Jetson軟件EULA
• 選擇系統語言，鍵盤佈局和時區
• 創建用戶名，密碼和計算機名稱
• 登錄

安裝配套軟件

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

  CUDA Version 10.0.166

安裝cudnn

因本博主沒有5V-4A的DC電源，無法通過sdkmanager進行安裝，只能通過sdkmanager把deb文件下載下來，傳輸到nano上進行的手動安裝。

• 所需文件：
  
• 安裝

  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
  

安裝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
  

• 安裝

   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
  

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

• 安裝 pycuda
  設置CUDA環境變量
  gedit /etc/profile
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:/usr/local/cuda/bin:$PATH
source /etc/profile
  執行sudo pip3 install pycuda出現以下問題：

  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
  

  解決辦法：
  sudo su -進入root
sudo pip3 install pycuda
  就能成功的運行了

• 關閉用戶圖形界面

  sudo systemctl set-default multi-user.target
  sudo reboot
  

• 開啓用戶圖形界面

  sudo systemctl set-default graphical.target
  sudo reboot
  

接下來安裝常用的包

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