NVIDIA Jetson Nano學習筆記(一):初次使用

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J48用Jumper連接

0.網路功能

據網路上測試結果Edimax EW-7811Un,可以正常使用

1.Jetson Nano供電來源

Jetson Nano — Use More Power!

#使用DC 5V 4A變壓器
要在Nano開發版上的J48位置插上Jumper後,才會轉由變壓器供電。
#使用Micro USB
直接連接Micro USB即可

總結:

如果燈熄滅,表示斷電,大多數都是USB線的問題,也可以選擇DC供電。如果燈亮著,但顯示器黑畫面,此時得換個顯示設備試試看。請直接使用HDMI或是DVI的接頭,NANO不支援轉接
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2.燒錄官方的image檔案

1.下載官方的image檔:https://developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-image-r32212.使用balenaEtcher進行燒錄:
安裝balenaEtcher,選取下載好的.zip壓縮檔,並將SD卡與電腦連接,即可燒錄
#Etcher 刷機時支援.zip 壓縮格式,因此可以不需要將.zip 解壓縮成.img 檔,可以節省非常大的空間與時間。

3.設定Ubuntu系統

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4.調整功耗模式

#顯示當前模式
sudo nvpmodel -q
#預設為高效能模式MAX N模式(10W) (這個功率需要接DC 5V 4A,不然會突然關機)
sudo nvpmodel -m 0
#切換換到 5W 模式(Micro-USB供電)
sudo nvpmodel -m 1

5.調整swap空間

SWAP就是類似Windows中的虛擬記憶體

sudo mkswap /swapfile

sudo swapon /swapfile

sudo swapon -show
sudo bash -c 'echo "/var/swapfile swap swap defaults 0 0" >> /etc/fstab'

6.更新套件並安裝nano編輯器

sudo apt-get upgradesudo apt-get install nano -y

7.啟用VNC遠端連線

#將以下內容加入xml檔中,並存檔
<key name='enabled' type='b'>
<summary>Enable remote access to the desktop</summary>
<description>
If true, allows remote access to the desktop via the RFB
protocol. Users on remote machines may then connect to the
desktop using a VNC viewer.
</description>
<default>false</default>
</key>
#編譯
sudo glib-compile-schemas /usr/share/glib-2.0/schemas
#設定進入【設定】啟動【共享桌面】
勾選「允許其它使用者觀看及控制你的桌面」
再點選桌面左上角【搜尋應用程式】,輸入[Startup]搜尋啟動設定程式,進入設定畫面按「新增」,輸入名字「Vino」及註解「VNC Server」,在命令欄位中輸入「/usr/lib/vino/vino-server」最後按下存檔完成設定。
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圖片來源: http://omnixri.blogspot.com/2019/05/nvidia-jetson-nanoopencv410cuda.html

7.調整CUDA環境變數

#最後面加入以下內容:export CUDA_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
#完成後,使其生效:source ~/.bashrc#測試:
nvcc -V

6.Jtop監控工具

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#執行Jtop監控工具
sudo jtop
查看CPU與GPU相關資訊如溫度與功耗,也能將目前安裝的library顯示出來。

7.安裝資料分析、機器學習、深度學習套件

玩轉Jetson Nano(三)安裝TensorFlow GPU

Jetson Nano配置與使用(5)cuda測試及tensorflow gpu安裝

#numpy
sudo apt-get install python3-numpy
sudo pip3 install h5py
#openCV
sudo apt-get install python3-opencv
#scipy
sudo apt-get install python3-scipy
#scikit-learn
sudo apt-get install python3-sklearn
#pandas
sudo apt-get install python3-pandas
#Tensorflow-GPU(官方指南)sudo apt-get install python3-pip python3-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev
#中途遇到好多錯誤,透過這個指令完成安裝$ sudo pip3 install --pre --no-cache-dir --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu#kerassudo apt-get install libhdf5-dev
sudo apt-get install python-h5py
sudo apt install -y gfortran
sudo pip3 install keras
#matplotlib
sudo apt-get install python3-matplotlib
pip3 install scikit-build
pip3 install imutils
pip3 install pillow
#juypter notebook
pip3 install jupyter
#測試tensorflow和keras
進入Python環境
import tensorflow as tf
import keras

參考資料

Written by

Machine Learning / Deep Learning / Python / Flutter cakeresume.com/yanwei-liu

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