NVIDIA Jetson Nano 深度学习开发环境配置及案例实践_jetson nano应用案例

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

近几年随着移动终端的普及，深度学习在移动端的应用越来越火热。由于移动设备的计算资源限制，深度学习框架对计算性能的需求也越来越高。而NVIDIA推出了NVIDIA Jetson Nano平台，其具有低功耗、高性能、嵌入式系统等特点，可以满足用户对端侧机器学习的需求。作为一个具有自主知识产权的公司，NVIDIA一直以来致力于开放GPU编程接口，方便第三方开发者基于Jetson Nano构建自己的深度学习产品和服务。本文将以实例化的方式，展示如何在Jetson Nano上进行深度学习开发，并演示一些具体的案例。希望通过本文的分享，能够帮助更多的开发者了解如何利用Jetson Nano平台进行深度学习开发，并快速地在端侧设备上实现自己的目标。

Jetson Nano 是什么？

NVIDIA Jetson Nano是一款迷你的、自主可控的AI计算模块，由英伟达（Nvidia）自主研发。Jetson Nano搭载了2GB GDDR5X内存、512MB eMMC存储和尺寸紧凑的大小。并且采用ARM Cortex-A57处理器，具备强大的CPU性能。它的价格在399美元左右，相较于其他的高端主流笔记本电脑更加值得关注。除了帮助用户在移动端深度学习应用外，Jetson Nano还拥有完善的硬件支持和驱动库，可以很好地配合不同传感器或外设进行集成。

目录结构

在本教程中，我们将通过三个章节来详细阐述如何在Jetson Nano上进行深度学习开发。

在每个章节的最后，还有相关资源和下载链接供读者参考。

环境准备

首先需要准备一台Jetson Nano开发板和一根网线，