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/

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。

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

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。

• 所需文件：
  
• 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
  

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
  

• 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