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关于python:杂谈手把手教jetsonNano环境搭建

jiezi

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…

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