jetson nx烧录系统

系统烧录

jetson 下载中心地址：Jetson 下载中心 | NVIDIA Developer

从上面这个地址选择你要下载的镜像，我这里选择的是jp441版本，烧录完系统是ubuntu18.04

Getting Started With Jetson Xavier NX Developer Kit | NVIDIA Developer

nvidia官方的jetson nx烧录镜像教材（英文版），先做记录，有时间再翻译

cuda环境配置

Jetson Xavier NX 中已经安装了CUDA10.2 版本，但是此时你如果运行nvcc -V 是不会成功的，需要你把CUDA 的路径写入环境变量中。OS 中自带Vim 工具，所以运行下面的命令编辑环境变量

sudo vim ~/.bashrc

当然对于小白来说，gedit的编辑可能更习惯

sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾添加

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

注：你可以到/usr/local/目录下查看你烧录的系统的cuda版本

然后保存退出
然后需要source 下生效下

source ~/.bashrc

然后执行下面命令即可查看是否配置成功

nvcc -V

更新源

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade # 可以先跳过，需要联网更新，可能比较耗时

python环境配置

sudo apt-get install python3-pip python3-dev

安装Jtop(内存/CPU/GPU等等资源监视工具)

这里用的清华源更新，国内速度明显快很多

sudo python3 -m pip install jetson-stats -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
sudo jtop #执行

配置conda

目的：方便管理python环境

下载miniconda

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

安装

sh Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh

一直选择yes

重启黑窗口，把conda init设置成false

conda config --set auto_activate_base false

conda的一些操作

列出当前已经创建的python虚拟环境

conda env list

1、创建环境

conda create --name myenv python=版本号

2、进入环境

conda activate myenv

3、退出环境

conda deactivate

安装第三方库的时候太慢就选择国内源，比如清华源

pip install后面加上-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package即可

远程

关于远程，有些人喜欢用各种第三方图形化远程工具，根据自己爱好即可

我一般习惯用ssh，方便快捷

ssh hostname@ip

输入密码即可