Jetson Nano setup

Установка

  • Подготовьте SD-карту
  • Вставьте SD-карту
  • Запустить устройство
    • Подключите антенны Wi-Fi
    • Подключите кабели камеры
    • Подключите кабели питания, сброса и светодиода к правильным контактам, если вы используете чехол.
    • Установите контакт рядом с выходным цилиндром — это указывает устройству использовать источник питания 5 В.
    • Использовать выход HDMI. Порт дисплея по умолчанию не работает при загрузке.
  • После завершения установки OS сразу не будет Wi-Fi - нужна перезагрузка

Глобальное обновление

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

Как установить программное обеспечение ML с ускорением GPU

Питон

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 с cuda

## Установите cuDNN

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

Установите jtop, чтобы видеть использование GPU в реальном времени.

# 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

Установите Pytorch с помощью CUDA

см. 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

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