Jetson Nano开始玩转之前准备工作

1、远程登录。

根据自己喜好选择PuTTY、SSH、Xshell等工具远程登录。以下以PuTTY工具举例。注意：如果发现电脑无法远程，可以尝试双方互相ping一下，nano上查看ip地址命令：ifconfig。

Windows下查看本地ip地址cmd命令：ipconfig。知道对方ip地址后，ping 192.168.1.xx 后面ip地址根据实际命令得出来的修改。

    如果发现putty经常会自动掉线，可以尝试以下方法：

A.进入putty, 选择左侧的Connection

B.在右侧有Sending of null packets to keep session active

设为10即可

（意思每十秒发送一次空包用来保持连接）

2、关于更新源。

一般来说，安装完系统后应当更新源，但是由于Jetson Nano采用的是aarch64架构的Ubuntu 18.04.2 LTS系统，与AMD架构的Ubuntu系统不同，而我没有找到完美的国内源，所以不推荐大家换源。

这里并没有换源，还是使用Jetson Nano的默认源进行更新。更新过程很漫长，大家可以执行完命令，做其他事吧。以下两个操作建议一定在做AI的项目前执行，否则安装一些库会找不到安装地址，导致后面频繁出错。

sudo apt-get update

sudo apt-get full-upgrade

在过程中输入Y确认更新。第二个过程时间根据网络情况可能会花2个小时左右，请耐心等待。完成后如下图。

3、检查已经安装的系统组件

Jetson-nano的OS镜像已经自带了JetPack，cuda，cudnn，opencv等都已经安装好，并有例子，这些例子安装路径如下所示

TensorRT /usr/src/tensorrt/samples/

CUDA /usr/local/cuda-10.2/samples/

cuDNN /usr/src/cudnn_samples_v8/

VisionWorks /usr/share/visionworks/sources/samples/ /usr/share/visionworks-tracking/sources/samples/ /usr/share/visionworks-sfm/sources/samples/

OpenCV /usr/share/opencv4/samples/

(1) 安装JTOP查看可查CPU等的占用情况

sudo apt-get update
sudo apt-get full-upgrade
sudo apt install curl
sudo apt install nano
$ curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py # 下载安装脚本
$ sudo python3 get-pip.py # 运行安装脚本
sudo pip3 install jetson-stats
jtop

(2) 检查CUDA

Jetson-nano中已经安装了CUDA10.2版本，但是此时你如果运行 nvcc -V是不会成功的，需要你把CUDA的路径写入环境变量中。OS中自带Vim工具 ，所以运行下面的命令编辑环境变量

首先，查看cuda的bin目录下是否有nvcc：

ls /usr/local/cuda/bin

如果存在，

sudo vim ~/.bashrc进入配置文件； 在最后面添加以下两行：

注意:在vim中通过Esc退回命令模式，通过I切换到输入模块，在输入模式下才可以输入文本

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

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

注意:通过Esc退出到命令模式后，通过按下:开始输入命令，wq为保存并退出，q为退出，q！为强制退出

保存退出。

然后需要source下生效下。

source ~/.bashrc

 source后，此时再执行nvcc -V执行结果如下

beckhans@Jetson:~$ nvcc -V

 （2）检查OpenCV

Jetson-nano中已经安装了OpenCV4.1.1版本，可以使用命令检查OpenCV是否安装就绪

pkg-config opencv4 --modversion

如果OpenCv安装就绪，会显示版本号，我的版本是4.4.1

（3）检查cuDNN

Jetson-nano中已经安装好了cuDNN，并有例子可供运行，我们运行一下例子，也正好验证上面的CUDA

cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/

#进入例子目录

sudo make     #编译一下例子

./mnistCUDNN # 执行

如果以上无法运行可以添加权限如下方法：

sudo chmod a+x mnistCUDNN # 为可执行文件添加执行权限

如果成功，如下所示

jetson@jetson-desktop:/usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN$