国产【Jetson Xavier NX】——从裸机到深度学习开发环境配置

1、设置系统从固态硬盘启动

英伟达官方NX出厂是直接将SD卡(64/128G)烧录系统作为系统盘使用,国产NX出厂是将系统配置在8G内存中,在后续使用中需配置大量开发包,故将系统设置为从固态硬盘启动。

参考链接 https://blog.51cto.com/u_15352549/5393355

2、换源

先备份源文件,再打开编辑

cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
gedit /etc/apt/sources.list

在文本编辑器里把原来的源注释掉,粘贴以下内容,保存,

deb https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-security main restricted universe multiverse
deb https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-proposed main restricted universe multiverse

更新源

sudo apt-get update

3、python3及pip3安装

系统预装的python为2.7,但目前项目多用到python3。

在终端输入:

sudo apt-get install python3-pip python3-dev

将pip升级为最新版,pip版本太低会导致后续包安装失败

python3 -m pip install --upgrade pip

有时存在HTTP连接超时的问题,网络不好,更换网络即可。

4、安装Jetson-stats管理工具

利用该软件可以查看cpu 电源,gpu的使用 频率和调度等情况。

在pip配置好的情况下,直接在终端pip3安装:

pip3 install jetson-stats

安装好后输入:

sudo jtop

5、安装CUDA与cudnn

未安装sdk前,CUDA,cuDNN 等是不会显示版本号

sudo apt install nvidia-jetpack

6、安装pytorch

参见这篇博文 nvidia nx安装pytorch_nvidia nx pytorch-CSDN博客

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