Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署_jetson orin agx p2972

1. orin开机，并初始化系统。

orin预安装了ubuntu20.04，只需开机，像重装系统一样设置用户信息即可，可以参考官网的教程[https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-agx-orin-devkit]，官网提供了两种方式：一种是orin + 显示器，orin有提供DP接口，你需要准备一台显示器，最好也是有DP口的，因为我用DP转HDMI的连的，分辨率会受影响。另外一种是orin+主机，用orin随带的type-C线连到你的PC。

2. 安装jetpack SDK

jetpack是NVIDIA用于构建AI应用程序的最全面的开发环境包，支持所有Jetson模块和开发套件。JetPack SDK包括最新的Linux驱动程序包（L4T），具有Linux操作系统以及CUDA-X加速库和API，用于深度学习，计算机视觉，加速计算和多媒体。它还包括用于主机和开发人员工具包的示例，文档和开发人员工具，并支持更高级别的SDK，例如用于流视频分析的DeepStream和用于机器人技术的Isaac。也就是Jetpack打包了很多AI开发必须要的基础软件，我们所谓的刷机就是把安装好Jetpack。安装过程如下：

1）检查L4T的版本：

cat /etc/nv_tegra_release

# R35 (release), REVISION: 3.1, GCID: 32827747, BOARD: t186ref, EABI: aarch64, DATE: Sun Mar 19 15:19:21 UTC 2023
显示我的版本可以安装Jetack 5.0

2）安装jetpack

安装cuda前先安装jetpack，参考的是nvidia官方教程，即以下代码：

sudo apt upgrade
sudo apt update
sudo apt dist-upgrade
sudo reboot
sudo apt install nvidia-jetpack

最后一句命令可能要1个小时左右，在网络较好的情况下进行，如果安装中中断，再次运行最后一句命令即可，直到安装完成。

3）安装jtop

安装成功后，再安装jtop，jtop是Jetson 系列非常著名的监控工具，请执行以下指令进行安装：

sudo apt install python3-pip
sudo -H pip3 install -U pip
sudo -H pip install jetson-stats

然后执行下面启动指令就能开启这个监控工具：

jtop

按 q键退出当前画面，如果启动失败，则重启orin，再次尝试。

安装jtop后，可以使用sudo jetson_release命令查看jetson版本号以及与它适配的cuda、cudnn、TensorRT、OpenCV等等版本，如下图：

3. 配置cuda环境

在桌面打开终端prommote，输入如下命令：

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vim ~/.bashrc
#在文本末输入如下代码：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
#更新环境变量配置
source ~/.bashrc

---

查看版本号：

nvcc -V

4. 配置cuDNN环境

在桌面打开终端prommote，输入如下命令：

---

#复制文件到cuda目录下
cd /usr/include && sudo cp cudnn* /usr/local/cuda/include
cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu && sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

#修改文件权限，修改复制完的头文件与库文件的权限，所有用户都可读，可写，可执行：
sudo chmod 777 /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod 777 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

#重新软链接，这里的8.6.0和8对应安装的cudnn版本号和首数字
cd /usr/local/cuda/lib64

sudo ln -sf libcudnn.so.8.6.0 libcudnn.so.8

sudo ln -sf libcudnn_ops_train.so.8.6.0 libcudnn_ops_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_ops_infer.so.8.6.0 libcudnn_ops_infer.so.8

sudo ln -sf libcudnn_adv_train.so.8.6.0 libcudnn_adv_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_adv_infer.so.8.6.0 libcudnn_adv_infer.so.8

sudo ln -sf libcudnn_cnn_train.so.8.6.0 libcudnn_cnn_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_cnn_infer.so.8.6.0 libcudnn_cnn_infer.so.8

sudo ldconfig

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运行成功之后.再输入以下命令：

dpkg -l libcudnn8

按 q键退出当前画面。
（如果验证失败，先运行sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev，再次验证）

5. 安装Pytorch
在步骤2中我们已经查看了jetpack的版本，我是Jetpack5.1.1，因此要安装对应版本的Pytorch，在这个官方链接中找到了Jetpack5.1所对应的pytorch版本，如下：

   建议下载官方教程里的2.0.0版本，这样可以与torchvision版本对应，因为1.14没有对应的torchvision，将下载的.whl文件拷贝至home文件夹，在home中打开终端，按照官方教程，输入如下命令：

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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;

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然后再安装下载好的whl文件：

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pip install torch-1.14.0a0+44dac51c.nv23.02-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

export "LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/llvm-8/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

python3 -m pip install --upgrade pip;

python3 -m pip install aiohttp numpy=='1.19.4' scipy=='1.5.3' ;

python3 -m pip install --upgrade protobuf;

python3 -m pip install --no-cache $TORCH_INSTALL

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接下来验证是pythorch以及一些库否安装成功，如图：

import torch

import numpy

import scipy

6. 安装torchvision

参考官方链接，如图:

下载whl文件，在home文件夹中新建文件夹，命名为torchvision，然后将下载的文件进行解压，之后拷贝至home文件夹下新建的torchvision文件夹中(拷贝setup.py所在文件夹里的所有内容至torchvision)，并在该文件夹中打开终端，按照官方教程，输入如下命令：

$ sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
$ export BUILD_VERSION=0.15.1  # where 0.15.1 is the torchvision version  
$ python3 setup.py install --user

再验证是否成功：

import torchvision

7. 安装vscode

官方下载链接：vscode安装包，下载版本如图（红色框住的版本）：

在终端输入：

sudo dpkg -i xxx

xxx是deb包的名称，然后在终端输入命令：code，就可以打开vscode了

8. 安装pycharm_python编辑器

[官网下载地址:](PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains)

下载社区版，并下载arm64对应版本的exe

pycharm需要java jdk，但是支持arm64的只有open-jdk，所以需要先安装open-jdk。最新的pycharm仅支持openjdk11, 所以不要搞错了。安装如下：

$ apt-cache search openjdk
$ sudo apt-get install openjdk-11-jdk
检查安装结果：

$ java -version // 查看安装结果
$ which java

然后配置环境变量，指令如下:
sudo gedit ~/.bashrc

---

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

---

存退出编辑器，然后刷新配置文件：

$ sh ./pycharm.sh
到此，open-jdk就配置完成了，接下来就可以解压pycharm安装包。到pycharm文件夹里面的bin文件夹，cd到bin文件夹，在bin文件夹里面执行：

$ sh ./pycharm.sh
即可运行。

还有一个将图标添加到桌面的，我一直出错，后面再找找解决办法。

9. 安装Anaconda用来配环境

anaconda的下载地址是：Index of /，或者直接在网页上搜索anaconda下载就可以安装包就可以。

选择一个版本是：Anacondaxx-Linux-aarch64.sh，将下载的shell文件拷贝至home文件夹(也可以不拷贝)，在home中打开终端，输入：

bash Anacondxx-Linux-aarch64.sh

之后就yes。确认安装的路径，一般直接回车安装在默认的 /home/你的名字/anaconda3

接着启动环境变量：

source ~/.bashrc

这时候会发现出现了 (base)

之后就是创建虚拟环境，和windows的一样：

conda create -n py39 python=3.9

python可以根据你开发板的版本。

接下来就可以跑自己的代码啦~不够内存不够的话还需要要一个固态硬盘加载