本文环境 Ubuntu18.04, jetson xavier nx , jetpack4.5.1 一、卸载自带的opencv库 jetson nano 的镜像源自带opencv，先卸载自带CV库，步骤如下sudo apt-get purge libopencv*
sudo apt autoremove
sudo apt-get update二、安装依赖sudo apt-get inst
转载
2024-05-30 10:18:22
145阅读
Jetson_Nano编译SDK1. 1 下载Jetson nano的源码包和交叉编译器，并解压到对应目录，选择自己相应的版本，以32.7.1版本：unbuntu虚拟机或者主机打开终端，新建文件夹。将资源包移到文件夹，并解压(实际操作的时候，请尽量用tab按键自动补齐指令)。sudo mkdir sources_nano
cd sources_nano
sudo mv ~/Downloads/
转载
2024-01-10 19:05:00
142阅读
Jetson Nano 2GB + Tensorflow1.15 + ROS1. Jetson Nano 2GB 本文使用2GB版本的Jetson Nano 来配置深度学习环境，同时安装ROS系统，为后面开发做铺垫。2. jetpack 4.6 下载与安装 (建议用，不然很慢) 镜像下载： Jetson Nano 2GB Developer Kit SD Card Image 也可在这个网址下载：
第一步： 准备软件① 准备Ubuntu16/18系统(20不支持)② NVIDIA的jetpack下载网址下载SDK Manager：https://developer.nvidia.com/zh-cn/embedded/jetpack③ 安装SDK Managersudo dpkg -i sdkmanager_1.5.0-7774_amd64.deb
# 报错找不到依赖文件，执行如下命令
sud
转载
2023-12-15 21:15:11
330阅读
title: jetson nano环境配置
date: 2022-06-19 16:20:25
tags:
- jetson
categories:
- note
- jetson目录基本环境配置检查nvcc安装torch和vision（可忽略）jetson nao其他配置更新镜像源aptpipdocker安装pytorch和torchvisonminiforge包管理(选)miniforge
转载
2023-09-06 22:12:31
806阅读
目录NVIDIA Jetson Nano B01技术规格Ubuntu 定制系统的安装烧录时的踩坑记录SD卡格式SD卡安全信息烧录过程中的注意事项开始安装Ubuntu进入Ubuntu系统之后的一通折腾SSH的配置SSH的服务端配置SSH的客户端连接（Mac）SSH客户端的连接（IBM兼容机）ROS的安装教程与若干问题的解决方法初步认识 ROS开始安装ROS安装ROS时我踩过的坑1.换源问题2.ROS
# 在Jetson Nano上设置PyTorch环境的指南
Jetson Nano是NVIDIA推出的一款小型高性能计算平台，常用于深度学习、计算机视觉等任务。安装PyTorch是让Jetson Nano充分发挥其性能的重要步骤。本文将为您详细介绍如何在Jetson Nano上设置PyTorch环境。
## 流程概述
以下是实现Jetson Nano上PyTorch环境的步骤：
| 步骤
原创
2024-09-22 06:45:25
78阅读
安装新版本，风险大，很多情况是未知的，会出现很多错误，库找不到，下载问题，版本匹配问题 解决方法: 复制错误信息或描述问题，网上搜。 如果折腾后还不行， 可用稳定的低版本，或用docker容器方式安装详细视频 见B站，或百家号等 同名视频1.下载BSP镜像 https:/
转载
2024-02-04 11:45:43
498阅读
目录Docker 网络理解Docker0网络小结--link自定义网络网络连通实战：部署Redis集群学习通道：狂神说Java】Docker最新超详细版教程通俗易懂 docker官网：Docker Documentation | Docker Documentationdocker hun：Docker HubDocker 网络理解Docker0网络清空所有环境root@ajj666-v
转载
2024-05-29 10:25:41
100阅读
Jetson Nano B01 从零入门笔记系列（一）基本组装与启动问题1、基本组件构成与补充2、组装过程3、TF卡刷机及启动教程要点 原专业离板子类型的东西差的比较远，参加个四轴避障比赛长点见识拿到了这个板子。这个东西确实比较牛逼，能直接写Ubuntu系统，好东西。但这东西的教程也蛮坑的，费了好大的劲才将将能用。 1、基本组件构成与补充部件购买网址：https://www.waveshare
jetson nano 开发环境配置文章目录jetson nano 开发环境配置一、增加交.安装pip2.换源3.安装虚拟环境4.使用
原创
精选
2023-06-02 11:38:15
1105阅读
测试环境：python3.6 Ubunut18.041.因为jetsonnano nx板是属于ARM架构下的ubuntu系统和普通的虚拟机或者ubuntu系统安装的pcl方法不同，所以为了避免明明跟着教程走却出现一些不知名的问题这个坑，写下来也方便自己记忆和能帮助到大家。2.我配置环境前喜欢先创建一个虚拟环境，方便调试和避免环境串了。archiconda的安装为什么选择archiconda呢？因为
转载
2024-07-08 18:57:43
0阅读
ContentsJetson Nano在 EMMC 上安装镜像U 盘启动和 TF 卡启动U 盘启动 (复制 eMMC 上系统)TF 卡启动设置远程登录系统SDK 安装使用 SDK Manager 安装使用指令安装Linux 操作基础文件传输、系统备份风扇配置AI 环境搭建PIP3 安装安装机器学习领域重要的安装包设置 CUDA 环境Tensorflow GPU 环境搭建Pytorch 环境搭建硬
转载
2024-01-18 21:36:45
1753阅读
Hello AI World! —— 部署深度学习1. Hello AI World1.1 系统安装1.2 推理1.3 训练1.4 附录2. 视频演练3. API 参考4. 代码示例5. 预训练模型6. 推荐系统要求7. 额外资源8. 两天的演示（数字） 欢迎使用我们的教学指南，了解NVIDIA Jetson Nano/TX1/TX2/Xavier NX/AGX Xavier的推理和实时DNN视
转载
2024-08-20 15:33:29
59阅读
nvidia jetson设备（Jetson Nano, TX1/TX2,Xavier NX/AGX, AGX Orin ）以及树莓派如何安装cpu/cuda版的pytorch和torchvision0. 前言1. 安装步骤2. 面向nano和树莓派3. 面向所有jetson设备3.1 参照3.2 按版本安装torch3.3 验证是否安装成功3.3 安装torchvision4. 注意事项5.
转载
2023-12-24 13:37:09
1023阅读
文章目录一、基本认识二、Anconda的安装三、pycharm的安装四、为Pycharm配置解释器五、美化1.右击美化2.主题 一、基本认识 Anconda本质是一个开源的python包管理器，包含了180多个科学包及其依赖项。而python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn等一系列包，需要安装pip来导入这些包才能进行相应运算。 Pycharm本质是一
转载
2024-07-08 13:23:20
531阅读
@英伟达Jetson Orin NX 开发板上市有一段时间了，其中16G套件能提供100TOPS算力，性能是上一代Jetson Xavier NX 的 5 倍。其启动系统安装于之前Jetpack SD 烧录完全不同，在这里做一个简单系统安装的介绍，希望能帮助有需要的朋友Jetson Orin NX开发板安装启动系统硬件准备除了开发板，这一代支持使用NVMe固态硬盘作为存储介质，一般代理商会提供一条
⭐️ 作者：前端修罗场 你可能会问 ?，作为一个前端博主，不好好切页面，来这里搞 Jetson Nano ? 是不是没睡醒？? 哈哈，技多不压身嘛 ?，我现在也在尝试前端之外的领域，看看能不能找到一些兴趣。所以，如果你也是一个门外汉，不妨和我一起来学习。如果觉得不错，给我 点赞??、收藏❤️、评论✍? 三连哦！在本文中，我将展示如何从一个初学者角度，使用 NVIDIA Jetson Nano 。
刚在Jetson nano上面配置好了tensorflow，盘点一下我个人遇到的一些坑点，希望能够帮助大家少走弯路注意事项1）操作系统镜像刚烧进去开机时选择语言一定要全部选成英文，如果选中文可能会因此出现“build wheel error”之类的问题。 2）尽量使用jetson nano提供的下载源，不要去做没必要的换源。如果某个包真的需要换源才能下载，建议只在下载那个包的适合换源。 3）在下载
转载
2024-09-30 13:02:51
488阅读
目录前言一、YOLOv8模型训练1. 项目的克隆和必要的环境依赖1.1 项目的克隆1.2 项目代码结构整体介绍1.3 环境安装2. 数据集和预训练权重的准备2.1 数据集2.2 预训练权重准备3. 训练模型3.1 修改数据配置文件3.2 修改模型配置文件3.3 训练模型3.4 推理测试二、YOLOv8模型部署1. 源码下载2. 环境配置2.1 trtexec环境变量设置3. ONNX导出3.1
转载
2024-08-08 10:10:26
494阅读
