jetson nano安装远程桌面,Qt,pytorch,tensorflow,virtualenv等_jetson nano下载pytorch

基于jetPack版本4.6.1

一.基础组件配置检查

1. 基础组件所在目录
   

2. 检查CUDA组件
   Jetson Nano已经安装了CUDA（版本：10.2），输入nvcc -V（大写V）查看版本号，出现如下内容表示组件可以正常使用：

   nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
   Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
   Built on Wed_Oct_23_21:14:42_PDT_2019
   Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
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   如果没有可以按照下述教程配置环境变量：
   Jetson Nano自带vim编辑器（vim使用方法可以查找资料），使用下述命令编辑环境变量：

   sudo vim  ~/.bashrc
   1

   在末尾添加：

   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
   export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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   使用source指令重新加载环境变量：

   source ~/.bashrc
   1

   然后输入nvcc -V查看。
   

3. 检查opencv
   Jetson Nano已经安装了OpenCV（版本4.1.1），可以使用如下命令查看：

   pkg-config opencv4 --modversion
   1

   出现版本号表示安装成功。
   

4. 检查cudnn
   Jetson-nano中已经安装好了cuDNN，并有例子可供运行，我们运行一下例子，也正好验证上面的CUDA：

   1. 运行例子中的mnistCUDNN，首先需要安装FreeImage
      官网下载
      下载即可！下载完解压得到FreeImage这个文件夹。
      以管理员权限进入解压好的FreeImage目录，运行如下代码：

      make
      make install
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   2. 进入例程目录，运行make

      cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN   #进入例子目录
      sudo make     #编译，会弹出一些编译消息
      sudo chmod a+x mnistCUDNN # 为可执行文件添加执行权限
      ./mnistCUDNN # 执行
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二.基础组件安装

1.安装pip3

1. 安装pip3

   sudo apt install python3-pip
   1

   

2. 查看pip3版本

   pip3 -V
   1

   

3. 升级pip3版本

   python3 -m pip install --upgrade pip
   1

2.安装python-opencv与机器学习常用包

pip3 install opencv-python -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
1

sudo apt install python3-scipy -y
sudo apt install python3-pandas -y
sudo apt install python3-sklearn -y
sudo apt install python3-seaborn -y
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# 如果觉得下载速度慢。可以把python的源跟换
pip config set global.index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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3.安装pytorch

方法1（失败）

1. 英伟达官方安装教程
   官网

2. pytorch版本与jetpack版本关系
   

3. 创建新的virtualenv环境

   sudo virtualenv -p /usr/bin/python3 pytorch
   1

4. 激活pytorch环境

   source pytorch/bin/activate
   1

5. 设置pytorch环境变量

   export TORCH_INSTALL=path/to/torch-1.11.0a0+bfe5ad28.nv22.1-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
   1

6. 安装pytorch所需要的包

   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;
   1

7. 安装pytorch

   sudo python3 -m pip install numpy=='1.19.4' pyyaml scipy=='1.5.3'
   export "LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/llvm-8/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
   sudo python3 -m pip install --no-cache $TORCH_INSTALL
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方法2（成功）

1. 参考以下链接
   官网

2. 创建新环境

   sudo virtualenv -p /usr/bin/python3 pytorch
   1

3. 激活环境

   source pytorch/bin/activate 
   1

4. 为环境配置权限

   sudo chmod  -R 777  /home/aodeluo/pytorch
   1

5. 下载所需版本的pytorch的.whl文件

   wget https://nvidia.box.com/shared/static/p57jwntv436lfrd78inwl7iml6p13fzh.whl -O torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
   1

6. 安装pytorch所需要的库

   sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
   pip3 install Cython
   pip3 install numpy -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
   pip3 install torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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7. 安装torchvision

   sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
   git clone --branch v0.11.1 https://gitee.com/monkeycc/vision torchvision
   cd torchvision
   export BUILD_VERSION=0.11.1
   pip3 install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   python3 setup.py install --user
   cd ../
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4.安装tensorflow-gpu

1. jetpack版本与tensorflow版本关系
   链接

2. 创建新的virtualenv环境

   sudo virtualenv -p /usr/bin/python3 tensorflow
   1

3. 激活tensorflow环境

   source tensorflow/bin/activate
   1

4. 安装tensorflow所需要的依赖包

   sudo apt install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
   1

5. 安装python依赖包

   pip3 install -U --no-deps numpy==1.19.4 future==0.18.2 mock==3.0.5 keras_preprocessing==1.1.2 keras_applications==1.0.8 gast==0.4.0 protobuf pybind11 cython pkgconfig -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   sudo env H5PY_SETUP_REQUIRES=0 pip3 install -U h5py==3.1.0
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6. 安装tensorflow

   sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v461 tensorflow
   1

5.安装QT

sudo apt-get install qt5-default qtcreator -y
reboot
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依赖库的安装:链接

6.板载摄像头使用

1. 目前仅支持以下摄像头
   

2. 以下命令即可启动板载摄像头

   nvgstcapture-1.0 
   1

3. –prev_res 预览视屏的分辨率，高度和宽度，用的是CSI摄像头的话范围是 2 to 12 (5632x4224)

   nvgstcapture-1.0 --prev-res=3
   1

4. –cus-prev-res 自定义预览分辨率，宽度和高度，仅支持CSI摄像头

   nvgstcapture-1.0 --cus-prev-res=1920x1080
   1

5. 想关掉摄像头的额话，直接在终端输入q再按回车

7.安装中文输入法

1. 安装ibus-pinyin

   sudo apt-get install ibus-pinyin
   1

2. 安装完成后，打开系统设置，双击"language support"
   

3. 击“install / remove language…”，选择简体中文，输入密码，此时系统会进行更新，大约几分钟，安装过程如下
   

4. 将汉语（中国）拖到最上端
   

5. 点击Apply System-Wide，并将keyboard input method system下拉选框选到ibus
   

6. 终端输入如下，打开ibus

   ibus-setup
   1

7. 弹出如下画面，切换到输入法选项卡，点击添加按钮，选择汉语，有两个选项，选择Pinyin
   

8. 输入下述命令，重新启动ibus，重启系统

   ibus restart
   reboot
   1
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8.安装截图软件

1. 安装flameshot

   sudo apt install flameshot
   1

2. 在系统设置→键盘→自定义快捷键→

9.安装virtualenv

1. 下载virtualenv

   sudo pip3 install virtualenv -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
   sudo pip3 install virtualenvwrapper -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
   1
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2. 添加环境变量

   sudo vim ~/.bashrc
   
   # 在文件末尾添加以下几句
   export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
   export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON='/usr/bin/python3.6'
   source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
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3. 执行添加环境变量

   source ~/.bashrc
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4. 创建新的环境

   sudo virtualenv -p /usr/bin/python3 pytorch
   1

5. 进入虚拟环境

   source pytorch/bin/activate
   1

6. 退出虚拟环境

   deactivate
   1

10.安装java

1. 安装java

   $ apt-cache search openjdk
   $ sudo apt-get install openjdk-11-jdk
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2. 配置环境

   sudo vim ~/.bashrc
   
   把以下代码复制到最后
   #JDK11
   export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-arm64
   export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
   export CLASSPATH=:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
   export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
   
   source ~/.bashrc
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3. 检测安装是否成功

   java -version
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三. VNC远程桌面安装

官方vino

1. 获取更新

   sudo apt update
   1

2. 安装vino

   sudo apt install vino
   1

   

3. 设置开机启动vino

   mkdir -p ~/.config/autostart
   cp /usr/share/applications/vino-server.desktop ~/.config/autostart
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4. 配置vino启动，账户密码

   gsettings set org.gnome.Vino prompt-enabled false
   gsettings set org.gnome.Vino require-encryption false
   gsettings set org.gnome.Vino authentication-methods "['vnc']"
   gsettings set org.gnome.Vino vnc-password $(echo -n 'nflg1997'|base64)
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5. 重启jetson nano

   sudo reboot
   1

6. 获取系统IP地址

   ifconfig
   1

   

7. 在VNC Viewer中输入192.168.31.232:5900登录远程界面

8. 缺点：延迟异常严重

第三方vnc

1. 安装vnc

   sudo apt-get install vnc4server xfce4
   1

2. 启动vnc

   vncserver -geometry 1280x800 -alwaysshared :1
   1

3. 关闭vnc进程

   vncserver -kill :1

   vncserver -kill :1
   1

4. 修改vnc启动脚本

   cd .vnc
   vi xstartup
   
   # 脚本修改如下
   #!/bin/sh
    
   # Uncomment the following two lines for normal desktop:
   #unset SESSION_MANAGER
   #exec /etc/X11/xinit/xinitrc
    
   #[ -x /etc/vnc/xstartup ] && exec /etc/vnc/xstartup
   #[ -r $HOME/.Xresources ] && xrdb $HOME/.Xresources
   #xsetroot -solid grey
   #vncconfig -iconic &
   #x-terminal-emulator -geometry 80x24+10+10 -ls -title "$VNCDESKTOP Desktop" &
   #x-window-manager &
   unset SESSION_MANAGER
   unset DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS
   [ -x /etc/vnc/xstartup ] && exec /etc/vnc/xstartup
   [ -r $HOME/.Xresources ] && xrdb $HOME/.Xresources
   vncconfig -iconic &
   xfce4-session &
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5. 重新启动vncserver

   vncserver -geometry 1920x1080 -alwaysshared :1
   1

6. 使用vnc view登录

vim ~/.bashrc