jetson nano配置合集_jetson nano环境配置

jetson烧写镜像

在jetson上烧写镜像，并转移到ssd启动
这里注意，windows和linux编码格式有所不同。部分电脑先下载转移代码
到windows再移动到开发板上的话，可能会报错，导致无法使用该sh和bash命令。因此，最好在开发板上直接git clone。可以通过网线，连接电脑与开发板，通过网络分享实现
依然需要添加权限，不然无法进行。具体的

chmod +x ./copy-rootfs-ssd.sh
./copy-rootfs-ssd.sh
chmod +x ./setup-service.sh
./setup-service.sh
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注意如果重复烧写，一定要先格式化原来的ssd，不然烧写了也没法启动

另一篇参考

jetson nano上远程桌面

配置nomachine，使用microUSB模拟网络进行连接

最后在windows和板子上都安装nomachine

jetson arm64版的安装包

远程命令设置板子自动登录

Jetson nano安装torch和torchvision

各种设置镜像命令

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes


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apt换源

jetson 安装torch

torchvision安装包，只适用于py38，jetpack5.0.2

打开摄像头

开启摄像头时，一定要写在main函数里面。安装opencv以前，一定要先安装
libgtk2.0-dev and pkg-config这两个库

import cv2
if __name__ == "__main__":
    cap = cv2.VideoCapture(2)
    print(cap.isOpened())
    # sys.exit(1)
    cv2.namedWindow('demo', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    
    # 更新图像的函数
    while cv2.getWindowProperty("demo", 0) >= 0:
        # 生成一张新的随机图像cd 
        ret,img=cap.read()
        if not ret:
            break
        cv2.imshow('demo',img)
        keyCode = cv2.waitKey(30) & 0xFF
        if keyCode == 27:
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
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