jetson xavier NX深度学习环境配置

文章目录

  • jetson xavier NX深度学习环境配置
    • 1. SD卡系统烧录
      • 1.1 材料
      • 1.2 软件配置
      • 1.3 格式化SD卡
      • 1.4 系统镜像烧录
    • 2. 环境配置
      • 2.1 cuda环境配置
      • 2.2 安装依赖库
      • 2.3 安装python及依赖环境
      • 2.4 安装pytorch环境

jetson xavier NX深度学习环境配置

1. SD卡系统烧录

1.1 材料

  • SD 卡(64G)
  • 读卡器
  • jetson xavier NX
  • 原装充电器
  • 有线鼠标(USB)
  • 有线键盘(USB)
  • 显示屏(显示屏有一个就可以,大屏幕更加方便)
  • 笔记本电脑(Win-10)
  • WIFI网络环境(必备)

1.2 软件配置

Win32DiskImager/balenaEtcher(SD卡镜像烧录软件)

DiskGenius,SD Formter(SD卡格式化软件)

NX镜像文件,目前官网主流下载的操作系统为jeston 4.4 18.04版本、python3.6.9/2.7
本文所使用的操作系统为[jeston 5.0 20.04](Jetson 下载中心 | NVIDIA 开发者) 、 python3.8 (推荐)
在这里插入图片描述

1.3 格式化SD卡

首先要准备一张SD卡,将SD卡插入电脑或使用读卡器插入电脑,按照以下顺序进行操作。

  • 下载,安装和启动适用于Win的sd卡格式化程序SD Formatter。
  • select card选择sd卡驱动器 对应的卷标
  • 选择“快速格式”
  • 将“卷标”留空 5
  • 单击“格式”开始格式化,并在警告对话框中单击“是”
  • 格式化以后sd卡就可以进行下一步的镜像刷写。

1.4 系统镜像烧录

  • 打开balenEtcher

  • 烧录系统,等待完成
    在这里插入图片描述
    SD卡插入,上电启动。

2. 环境配置

ssh 界面

2.1 cuda环境配置

jetson pack 5.0.2 上面配置的cuda11包括 cuda11.4

vim ~/.bashrc

添加如下:

export CUBA_HOME=/usr/local/cuda-11.4
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH
source ~/.bashrc
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
sudo make 
./mnistCUDNN

在这里插入图片描述
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2.2 安装依赖库

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libjpeg-dev zlib1g-dev
protobuf-compiler libprotoc-dev -y
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-
serial-dev protobuf-compiler autoconf python3-dev python3-setuptools unzip python-dev
libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev libblas-dev libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev python3-matplotlib libgeos-dev -y

2.3 安装python及依赖环境

python3 -m pip install -U pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

或者

[anaconda下载地址](Index of / (anaconda.com))

Linux安装python(conda版本)_linux conda安装博客)

conda activate 
conda activate base 
pip install numpy==1.19.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install opencv_python==4.5.3.56 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install opencv_contrib_python==4.5.3.56 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pytools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pycuda -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install onnx onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.4 安装pytorch环境

sudo apt-get -y update; 
sudo apt-get -y install autoconf bc build-essential g++-8 gcc-8 clang-8 lld-8 gettext-base gfortran-8 iputils-ping libbz2-dev libc++-dev libcgal-dev libffi-dev libfreetype6-dev libhdf5-dev libjpeg-dev liblzma-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libpng-dev libreadline-dev libssl-dev libsqlite3-dev libxml2-dev libxslt-dev locales moreutils openssl python-openssl rsync scons python3-pip libopenblas-dev;
python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install aiohttp numpy=='1.19.4' scipy=='1.5.3'
export "LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/llvm-8/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
python3 -m pip install --upgrade protobuf
python3 -m pip install --no-cache $TORCH_INSTALL

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