Jetson Nano入坑笔记（一）

一、准备安装
（1）电源线MicroUSB电源线
（2）SD卡最少64ＧＢ
(3)无线网卡：搭载了千兆以太网卡（Edimax EW-7811UN）
(4)刷系统：把镜像写入SD文件
1.下载镜像注意2GB与4GB的镜像不一样（我进过坑呜呜呜）

2GB链接：https://pan.baidu.com/s/1Deqn8deWWkM9imwFRgCHZw
提取码：t0cs
4GB链接：https://pan.baidu.com/s/1hsFbQZzIMkf1_zc-ZUN7Eg
提取码：17ei
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2.格式化SD卡：使用SD Card Formatter格式化SD卡
3.使用Etcher 写入镜像或者Win32 Disk Imager写

Etcher网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1W-egKt_Pt90-jNEdheOIxQ
提取码：w6my

Win32 DISK imager网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1TLUZhWjnewSYdezqa58EVQ
提取码：f57j

输入镜像/SD盘

--write(等待烧录成功)

4、烧写完，将SD卡插入Jetson nano开机
5、完成一些设置，时区，语言，输入法
6、开启root用户：

sudo passwd root

二、配置
1.备份

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

2.删除所有内容，更换成下面的

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main multiverse restricted universe
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main multiverse restricted universe

3.配置CUDA
jetson nano内置好了cuda,但需要配置环境变量才能使用，打开命令行添加环境变量即可

gedit ~/.bashrc

在最后添加这些

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda

应用当前配置

source ~/.bashrc

4、查看是否配置成功

nvcc -V

5.安装pip3

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip python3-dev -y

6.安装jtop （选装）
#运行jtop（第一次可能不行，第二次就好了）按【q】退出

sudo -H pip3 install jetson-stats
sudo jtop

7.配置需要用到的库

sudo apt-get install build-essential make cmake cmake-curses-gui -y
sudo apt-get install git g++ pkg-config curl -y
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libcanberra-gtk-module libcanberra-gtk3-module -y
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools -y
sudo apt-get install nano locate screen -y

8.安装所需要的依赖环境

sudo apt-get install libfreetype6-dev -y
sudo apt-get install protobuf-compiler libprotobuf-dev openssl -y
sudo apt-get install libssl-dev libcurl4-openssl-dev -y
sudo apt-get install cython3 -y

9.安装opencv的系统级依赖,一些编解码的库

sudo apt-get install build-essential -y
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -y
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-dev -y
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev -y
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev -y
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran -y
sudo apt-get install ffmpeg -y

10.更新CMake
这一步是必须的，因为arm架构的很多东西都要从源码编译

wget http://www.cmake.org/files/v3.13/cmake-3.13.0.tar.gz
tar xpvf cmake-3.13.0.tar.gz cmake-3.13.0/  #解压
cd cmake-3.13.0/
./bootstrap --system-curl    # 漫长的等待,做一套眼保健操...
make -j4 #编译  同样是漫长的等待...
echo 'export PATH=~/cmake-3.13.0/bin/:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc #更新.bashrc

11.U盘兼容
之后的步骤可能需要使用U盘把文件拷入开发板，但是对于大容量设备可能会出现无法挂载，一条安装命令解决

sudo apt-get install exfat-utils

三、安装pytorch
1.下载pytorch1.8
个人下载百度网盘链接
链接：https://pan.baidu.com/s/1SdRZ2pnDTC079IWM_OMMNw
提取码：hyms

2.安装pytorch1.8
把下载的包拷到开发板上，建议放桌面上，安装完就可以删了
添加桌面目录（/home/用户名/desktop/文件目录） # 直接把.whl拖到命令窗口中，让它自动填充文件位置

sudo pip3 install /home/用户名/desktop/文件目录

四、安装torchvision 0.9.0版本
pytorch和torchvision版本是需要对应的！

1.提前打上我们需要的依赖

sudo apt-get install libopenmpi2
sudo apt-get install libopenblas-dev
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev

2.安装
#同样需要特殊的匹配jetson nano的版本

git clone --branch v0.7.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.9.0
sudo python3 setup.py install

3.检验一下是否成功安装

# 如果输出True那么就成功了！

python3
import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())
quit()

五、下载yolov5-5.0源代码
Github上搜索yolov5第一个就是了，上外网有困难的这里也上传了5.0的版本，我在weights文件夹下预置了s、m、l、x四个尺寸的模型
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1gady8PESqUw3y2Z-P8nSJA
提取码：ernx

至于如何使用yolov5这篇文章里推荐一个B站up主的讲解
六、安装yolov5需要的包

 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 来使用清华镜像源sudo pip3 install matplotlib==3.2.2
sudo pip3 install --upgrade Cython    #更新一下这个包
numpy有些特殊，已经自带了，但是是apt-get安装的，所以先卸掉原来的，也方便之后包的管理
sudo apt-get remove python-numpy
sudo pip3 install numpy==1.19.4
sudo pip3 install scipy==1.4.1.    # 这个包安装巨慢，耐心等待
#这之后的一些包我在安装时都没有指定版本,这里的指令是根据之后pip3 list补上的
sudo pip3 install tqdm==4.61.2
sudo pip3 install seaborn==0.11.1
sudo pip3 install scikit-build==0.11.1    # 安装opencv需要这个包
sudo pip3 install opencv-python==4.5.3.56    # 不出意外也是一个相当漫长的过程
sudo pip3 install tensorboard==2.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
sudo pip3 install --upgrade PyYAML    # 我升级到了5.4.1 也可以sudo pip3 install PyYAML==5.4.1
sudo pip3 install thop
sudo pip3 install pycocotools

七、安装Pycharm
1.安装JDK

sudo apt install openjdk-11-jdk

2.安装PyCharm
之后的步骤参考这位博主的博客就可以了

最后
经过以上配置，不出意外的话各位的jetson nano上已经可以正常跑yolov5了
在源码的detect.py同目录下

python3 detect.py

在nano上部署自己的训练的yolov5模型（cuda配置、pythorch、tensorrt加速一站式解决）

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