Jetson Nano系統配置記錄

本文是以前配置jetson nano時本身作的記錄，發出來也是爲了方便本身之後查看。

沒有爲了發博客專門整理，有些地方也許會對別人不適用。

本人在配置過程當中也看了不少東西，有的有用，有的沒用。整理的這些也是本身試過能夠成功配置的方法，感興趣的看下參考就行了。

 

1 硬件

      拆散熱器——>裝網卡（天線看狀況選裝，無外殼先不裝了）——>裝散熱器——>裝風扇——>風扇接電。

      用跳線帽插在J48引腳上，以使用DC電源。

      接鍵鼠——>無線網卡選裝——>接HDMI顯示器——>將燒寫好系統鏡像的SD卡插入——>接DC電源開機。

2 SD卡燒寫系統鏡像

2.1格式化

使用讀卡器讀取SD卡（64g），格式化SD卡（可以使用Panasonic SDFormatter）。

2.2 燒寫系統鏡像

      打開Win32DiskImager.exe軟件，選擇img鏡像文件，待燒寫的盤，電機write進行燒寫。

3 系統配置

3.1 開機配置

      選擇時區、語言、設置用戶名密碼等。

3.2 更新源

      sudo apt update

      sudo apt upgrade

3.3 檢查已安裝的CUDA、cudnn組件

（如下來自http://www.javashuo.com/article/p-qvpovlsz-bm.html，又多了一個墊桌角的玩具——Jetson Nano 初體驗1。）

1.7.1 檢查CUDA

Jetson-nano 中已經安裝了 CUDA10.0 版本，可是此時你若是運行 nvcc -V 是不會成功的，須要你把 CUDA 的路徑寫入環境變量中。OS 中自帶 Vim 工具 ，因此運行下面的命令編輯環境變量。

 

sudo vim  ~/.bashrc

在最後添加

export CUBA_HOME=/usr/local/cuda-10.0

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH

而後保存退出

 

對了最後別忘了source一下這個文件。

source ~/.bashrc

 

source後，此時再執行 nvcc -V 執行結果以下

nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation

Built on Sun_Sep_30_21:09:22_CDT_2018

Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.166

1.7.2 檢查OpenCV

Jetson-nano 中已經安裝了 OpenCV3.3 版本，可使用命令檢查 OpenCV 是否安裝就緒。

#查看opencv版本：

pkg-config opencv --modversion

3.3.1

 

#查看opencv安裝庫

pkg-config opencv --libs

-lopencv_dnn -lopencv_ml -lopencv_objdetect -lopencv_shape -lopencv_stitching -lopencv_superres -lopencv_videostab -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_imgcodecs -lopencv_video -lopencv_photo -lopencv_imgproc -lopencv_flann -lopencv_core

若是 OpenCV 安裝就緒，會顯示版本號，版本是3.3.1

 

1.7.3 檢查cuDNN

Jetson-nano 中已經安裝好了 cuDNN，並有例子可供運行，咱們運行一下例子，也正好驗證上面的 CUDA

 

#進入例子目錄

cp -rf /usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN  ~/cudnn

#編譯一下例子

make

# 爲可執行文件添加執行權限   

chmod a+x mnistCUDNN

# 執行

./mnistCUDNN

若是成功，以下所示

cudnnGetVersion() : 7301 , CUDNN_VERSION from cudnn.h : 7301 (7.3.1)

Host compiler version : GCC 7.3.0

……

 

3.4 安裝tensorflow

（如下來自http://www.waveshare.net/study/article-889-1.html，Jetson Nano系列教程6：TensorFlow入門介紹(一)。）

3.4.1 安裝tensorflow：

sudo apt-get update

sudo apt-get install python3-pip libhdf5-serial-dev hdf5-tools

sudo pip3 install --pre --no-cache-dir --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu

3.4.2 檢查是否安裝成功：

python3

import tensorflow

3.4.3 可能numpy版本不對，從新安裝numpy：

sudo apt-get remove numpy

sudo pip3 install numpy

 

3.5 安裝opencv4.1

（如下來自https://pysource.com/2019/08/26/install-opencv-4-1-on-nvidia-jetson-nano/，Install Opencv 4.1 on Nvidia Jetson Nano by Sergio Canu August 26, 2019）

Install Opencv 4.1

The installation of Opencv on the Jetson Nano takes around one hour.

We need to build Opencv from the source code, and we can do it by following these 7 steps below.

 

1. Updating the packages:

sudo apt update

sudo apt install -y build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config  libswscale-dev libtbb2 libtbb-dev

sudo apt install -y python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy

sudo apt install -y curl

 

2. Install video & image formats:

sudo apt install -y  libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev

sudo apt install -y libavcodec-dev libavformat-dev

sudo apt install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

sudo apt install -y libv4l-dev v4l-utils qv4l2 v4l2ucp libdc1394-22-dev

 

3. Download OpenCV & Contribs Modules:

curl -L https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.zip -o opencv-4.1.0.zip

curl -L https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.zip -o opencv_contrib-4.1.0.zip

 

4. Unzipping packages:

unzip opencv-4.1.0.zip

unzip opencv_contrib-4.1.0.zip

cd opencv-4.1.0/

 

5. Create directory:

mkdir release

cd release/

 

6. Build Opencv using Cmake:

cmake  -D WITH_CUDA=ON \

        -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.1.0/modules \

        -D WITH_GSTREAMER=ON \

        -D WITH_LIBV4L=ON \

        -D BUILD_opencv_python2=ON \

        -D BUILD_opencv_python3=ON \

        -D BUILD_TESTS=OFF \

        -D BUILD_PERF_TESTS=OFF \

        -D BUILD_EXAMPLES=OFF \

        -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \

        -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. （參數爲網絡同步用）

       或直接：

       cmake .. （在上一級目錄cmake）

 

7. Compile the OpenCV with Contribs Modules:

make -j4

sudo make install

The installation is now completed.