一、TX2重装流程
1、下载jetpack SDK
我们需要通过这个SDK完成刷机流程。
下载地址：
JetPack SDK | NVIDIA Developer
根据需要其他版本的SDK
JetPack Archive | NVIDIA Developer
下载红色这个SDK manager，它会指导和控制整个刷机流程
（无关猜测：nano和xaver只需要烧录一个sd卡就行启动，就TX2jer麻烦）
2、安装sdk manager
注意：manager的安装位置是在一台ubuntu主机上（或者虚拟机），而不是TX2
#在终端进入sdk manager安装包(.deb格式)所在路径，运行如下指令
sudo apt install ./sdkmanager_
_amd64.deb #安装完毕,运行如下指令启动sdkmanager，界面做的真漂亮
sdkmanager
PS：这是官方SDK manager教程。
Download and Run SDK Manager :: NVIDIA SDK Manager documentation
3、sdk manager step1
login一下即进入step1
对应着自己的要求勾一下，如果默认jetpack版本不是你要的，点一下红圈
Deepstream是啥我也不知道，勾选不吃亏
下一步让你选详细型号，我也没见过其他板子。
主要根据wifi（tx2有天线），内存大小（tx2 8gb）来区分吧
4、sdk manager step2
没什么可说的，改改路径，开始下载。
下载的过程中你可以拿出你的tx2
插电，插SD卡，插显示器，插键盘鼠标，插上microUSB并与ubuntu主机相连。
(无端吐槽：这通过串口更新镜像是什么操作)
如果这个检查没通过，直接skip，后面哪一步还会检查，然后就通过了
5、sdk manager step3
downloading...........................................
installing........................30%
大概在这个时候会弹出如下界面。
红圈显示两种刷机模式，分别按照提示操作即可。
automatic setup 指现有TX2可以正常开机运行，可以通过此方法刷机（反正我没成功,后来又刷了了第三次镜像，这次好用，猜测是只有同版本的镜像才能通过这个方法刷机）
manual setup 什么情况都可以刷。
Force Recovery Mode 进入方法
按下并松开TX2的按键S4（其实就是开机）；按下并保持按键S3；在此期间按下S1；等待2秒后松S3。（和弹琴一样）
电源接口朝向自己，从左向右依次S4321按键
当出现如下界面的时候 ，TX2进入应该已经进入ubuntu的设置引导界面，按照步骤操作。
弹出检查，一次成功一次失败，失败直接skip不知道有没有影响
等进度条达到百分百，即刷机完毕。用2.0的线真的安装到天荒地老，还好进度精确到小数点后两位，还让人有盼头。
二、pytorch安装这里直接在系统环境下安装python3的流程，如有多版本共存需求，请先查找pyenv或者anaconda在TX2上的使用方法
1、下载TX2专用torch包（.whl）
不要去pytorch的官网找安装指令。
TX2专用下载地址，一定和jetpack的版本对应好（网址里也有很清晰的安装教程）
PyTorch for Jetson - version 1.10 now available - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums
2、配备环境以及安装
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
pip3 install Cython
pip3 install numpy torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
3、安装 torchvision
#前提环境
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
#这个官方教程没写
pip3 install setuptools
#这个我一般开vpn手动下载
git clone --branch
https://github.com/pytorch/vision torchvision #
cd torchvision
# 补充 torchvision 的版本号
export BUILD_VERSION=0.x.0
#
python3 setup.py install --user
# attempting to load torchvision from build dir will result in import error
cd ../
4、测试
python3
import torch
print(torch.cuda.is_available())
出现true一般就可以了，需要其他的库就使用pip3
