Jetson Nano seadistamine

Paigaldamine

• Valmistage SD-kaart ette
  • Laadige alla SD-kaardi pilt - https://developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-image
  • Ühendage SD-kaart Maciga, kasutage kujutise SD-kaardile kirjutamiseks https://www.balena.io/etcher
• Sisestage SD-kaart
• Käivitage seade
  • Ühendage wifi antennid
  • Ühendage kaamera kaablid
  • Kui kasutate ümbrist, ühendage toite-, lähtestamis- ja LED-kaablid õigetesse kontaktidesse
  • Seadke tihvt väljundsilindri lähedusse – see käsib seadmel kasutada 5 V toiteallikat
  • Kasutage HDMI-väljundit - Kuvaport ei tööta alglaadimisel vaikimisi
• Kui OS-i installimine on lõppenud, ei ole teil kohe WiFi-ühendust – peate taaskäivitama

Globaalne värskendus

sudo apt-get -y update
sudo apt-get upgrade

# Uninstall LibreOffice to save space
sudo apt remove --purge libreoffice* -y
sudo apt-get clean -y
sudo apt autoremove -y
sudo apt-get update

# Install curl
sudo apt install curl

# Docker upgrade, use own username
sudo usermod -aG docker gratheon
sudo apt-get --only-upgrade install docker.io

# Add docker-compose
export DOCKER_COMPOSE_VERSION=1.27.4
sudo apt-get install libhdf5-dev
sudo apt-get install libssl-dev
sudo pip3 install docker-compose=="${DOCKER_COMPOSE_VERSION}"

# to not display terminal errors when playing annoying sounds
sudo apt install libcanberra-gtk-module libcanberra-gtk3-module -y

# video cam utils
sudo apt-get install v4l-utils

Kuidas installida ML-tarkvara GPU kiirendusega

Python

sudo apt install python3-pip
pip3 install --upgrade pip

# install python 3.10, because 3.11 did not work with pytorch for me
pyenv install 3.10.13

Opencv koos cudaga

## Installige cuDNN

https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads

Installige jtop, et näha GPU kasutust reaalajas

# update pip as root
sudo curl <https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py> -o get-pip.py
sudo python get-pip.py
sudo python -m pip install jetson-stats

# restart needed
jtop
nvidia-smi

Installige Pytorch koos CUDAga

vaata https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v60dp/pytorch/

pip install --no-cache <https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v60dp/pytorch/torch-2.2.0a0+81ea7a4.nv24.01-cp310-cp310-linux_aarch64.whl>
# pip install torchvision

Vaadake https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/tree/master/packages/l4t/l4t-pytorch