关于python:杂谈手把手教jetsonNano环境搭建

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原创:杂谈_手把手教 jetsonNano 环境搭建

自己应用零碎 ubuntu,所以零碎烧写和连贯均在 ubuntu 下进行

开发必备硬件

Nano 板子硬件介绍:Jetson Nano 系列教程 0:初识 Jetson Nano:https://www.waveshare.net/stu…
必备硬件:板子,电源,sd 卡,usb2ttl(板子和 pc 的通信工具, 如果有显示屏当然更好),网线 or 无线网卡

系列教程

浏览如下模块之前先浏览官网文档,以下仅作为参考补充,官网文档才是最稳的。
官网教程:https://courses.nvidia.com/co…:DLI+C-RX-02+V1-ZH/courseware
微雪课堂(根底入门,烧录镜像,tensorflow 入门,4G 上网):https://www.waveshare.net/stu…
Jetson Nano 学习汇总(侧重于运行过程中的一些问题):https://blog.csdn.net/symuamu…
【Jetson-Nano】jetson_nano 装置环境配置及 tensorflow 和 pytorch 装置教程(侧重于一系列软件的装置):https://blog.csdn.net/u011119…

jetsonNano 镜像烧录

镜像阐明:nano 镜像一共 2 种,一种 5.3G 的一种 7.7G 的
5.3G 下载地址 (jetson-nano-developer-kit-sd-card-image.zip):https://developer.nvidia.com/…
题外话:依据目前网上教程理解到,5.3G 的是没有默认用户名明码的,须要在图形界面下创立新用户,如果没有独立显示器,是无奈操作的。
7.7G 下载地址(ainano-zh_v1-1-1_20GB_200203.zip):https://www.nvidia.cn/deep-le…

在 https://www.nvidia.cn/deep-learning-ai/education/ 这个网站上注册账号并且进入应用 Jetson Nano 开发 AI 利用课程(收费),在课程的 Setting up your Jetson Nano 中能够找到这个镜像。至于为什么要用这个镜像,那就是另一个故事了:Jetson Nano 应用了 aarch64 架构,这个架构下的软件反对并不是特地齐备。所以如果应用 NVIDIA 提供的原版镜像的时候,外面没有 python3-numpy 和 torch,须要自行下载。然而在 Jetson Nano 上始终报错(Numpy 编译谬误,TensorFlow 如同也是这样),所以找了一个 NVIDIA 曾经事后调配好的镜像进行下载。

因为自己采纳了 7.7G 的镜像,后续教程均已 7.7G 为例
烧写镜像参考:Jetson Nano 系列教程 1:烧写零碎镜像:https://www.waveshare.net/stu…

连贯登录 jetsonNano

应用了串口连贯的形式
装置软件:sudo apt-get install minicom
连贯 jetsonNano 板子:sudo minicom -D /dev/ttyTHS1 -b 9600
须要留神:
1,jetson 通电后,期待 30s 左右,确保零碎已失常开机
2,/dev/ttyTHS1,这里的 ttyTHS1, 是因机器而异的(自己的 ttyUSB0),倡议连贯 jetsonNano 前 ”cd /dev && ls tty*” 查看一下,连贯后在查看下,这样就能够确定 nano 对应那个 /dev/tty 设施了。

用户名,明码均为:dlinano
登陆胜利后:

开启 jetsonNano 的网络拜访

大思路:串口联网:不可行,microusb 联网,网线联网
重点举荐好文:Jetson Nano 主板的五种联网办法:https://blog.csdn.net/Tsing_q…
自己采纳办法:手机连贯 nano 的 usb 口,而后手机连贯 wifi(土豪用流量我也没意见),而后 usb 共享网络

划线局部是零碎主动输入的,阐明共享胜利了,ping baidu 试试

根底信息理解,批改 apt,pip 源

查看以后空间

df -h

软件清理

sudo apt-get purge libreoffice*  
sudo apt-get clean  

批改 apt-get 源,更换国内装置源
1,备份原先 source.list

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

2. 批改 source.list

sudo vim  /etc/apt/sources.list

将以下内容替换原内容

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe

更新软件列表

sudo apt-get update 

批改 pip 源泉配置

mkdir ~/.pip
vi ~/.pip/pip.conf

粘贴入以下内容:

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

应用 Jtop

sudo -H pip install jetson-stats
#重启后能力应用
sudo jtop

Python 虚拟环境

参考:【Jetson-Nano】jetson_nano 装置环境配置及 tensorflow 和 pytorch 装置教程,博文,4.4.3 局部
咱们将应用 python 的虚拟环境,来保障你应用的环境相互独立。
应用 virtualenv 和 virtualenvwrapper,(之前尝试过 anaconda, 因为各种包编译的问题,装置过程不是很顺利,为了疾速应用,没有去做过深钻研),装置命令:

pip install virtualenv virtualenvwrapper

装置完之后,须要更新.bashrc

vim ~/.bashrc

在文件底部输出

# virtualenv and virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs #指定所有的需拟环境的装置地位
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3 #指定解释器
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh# 进行激活失效

保留并退出,应用 source 从新载入

source ~/.bashrc

接着创立 python 的虚拟环境,

mkvirtualenv nano -p python3 #-p 是指定解释器是 python3

创立后间接进入了。我的名字是 nano, 你能够本人定义。

一些 virtualenvwrapper 的常用命令:

# 创立一个环境
mkvirtualenv name #在~/.virtualenvs 下装置 name 的需拟环境
#激活工作环境
workon name
#workon 后不加任何货色能够列出所有虚拟环境
#退出以后虚拟环境
deactivate
#删除虚拟环境,需先退出
rmvirtualenv name
#列出所有虚拟环境
lsvirtualenv

启用 vncviewer

启用摄像头

有意思我的项目

参考

Jetson Nano 装置踩坑记录 (应用 7.7G 镜像):https://zhuanlan.zhihu.com/p/…
Jetson Nano 系列教程 5:生死看淡,不服就干之 UART(串口登录):https://www.waveshare.net/stu…
玩转 Jetson Nano(十一)无显示器应用 nano 的问题(pycharm 后端对接 nano 环境):https://blog.csdn.net/beckhan…
生命不息,折腾不止:Jetson Nano 填坑之软件篇(多问题解决,次要 arm 虚拟环境 virtualenv):https://www.codercto.com/a/74…
Jetson Nano 系列教程 2:登录 Jetson Nano(直连 hdmi, 串口登录,ssh 到 ip 登录,vnc 登录):https://www.waveshare.net/stu…
在 Jetson Nano (TX1/TX2)上应用 Anaconda 与 PyTorch 1.1.0(ananconda 环境管理工具):https://zhuanlan.zhihu.com/p/…
Jetson Nano 之 Tensorflow Keras 装置配置过程【转】:https://blog.csdn.net/Jackkii…
jeston nano 的装置次要有以下几个坑:
1. 供电肯定要足,否则很容易死机或者运算速度极慢。
2. 装置过程肯定要急躁,有多个安装包须要编译装置,比方 h5py grpcio 这些须要装置很久。
3.pip3 import main bug。
4. 装置过程中会呈现很多零碎谬误,如果导致装置失败,可能须要重来。

无屏连贯

无屏连贯形式 1,putty 和 com 串口(win10)

串口连贯较为稳当,ssh 须要服务启动,串口可用于刷机,绝对更为底层
报错:unable to open connection to COM4 ,Host does not exist
Jetson Nano 串口通信:https://wiki.seeedstudio.com/…–Serial-Console/

无屏连贯形式 2,网卡和 ssh

Jetson Nano 命令行连贯 WiFi(网络共享形式连贯):https://zhuanlan.zhihu.com/p/…
Jetson nano 初上手之 ssh 近程连贯(串口连贯和 ssh 连贯):https://blog.csdn.net/qq_3133…

无屏连贯形式 3,JupyterLab 形式登录 terminal

关上浏览器并导航到 192.168.55.1:8888,并应用默认明码 jetson 登录 Jupyter Lab
步骤 3、将 JetRacer 连贯到 WIFI
单击 File- > New- > 在 Jupyter Lab 中关上终端 Terminal,在终端中

问题:无奈关上 http://192.168.55.1:8888/
JetRacer AI Kit 教程二、装置镜像:https://www.waveshare.net/wik…、装置镜像

无屏连贯形式 4,网卡和 ssh,共享电脑的网络

jetson nano 连贯形式汇总:shangdixinxi.com/detail-1329310.html
玩转 Jetson Nano(一)开机筹备与近程连贯设置:https://blog.csdn.net/iracer/…
Jetson nano —— SSH 服务及 VNC 近程管制(配置 ssh 服务):https://blog.csdn.net/Ocean_w…
Jetson-Nano 烧写及 ssh 登陆(linux 上烧写零碎):https://www.jianshu.com/p/33a…

正文完
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