先安装给单片机操作系统

安装虚拟机

参考链接 https://www.yahboom.com/build.html?id=5358&cid=530

安装 VMWare Workstation

VMWare Workstation

安装 Ubuntu 18.04

Ubuntu 18.04

安装 Nvidia SDK Manager

Nvidia SDK Manager

  1. 打开NVIDIA的jetpack下载网址：
    https://developer.nvidia.com/zh-cn/embedded/jetpack

  2. 安装SDK Manager。

先进入刚刚下载的.deb文件的路径，例如这里下载到Downloads目录。

cd Downloads/

img.png

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sudo dpkg -i sdkmanager_2.1.0-11698_amd64.deb 
sudo apt --fix-broken install

img.png

  1. 打开Ubuntu18.04系统的程序，搜索SDK，可以找到SDKManager，打开文件。

Nvidia SDK Manager

登录NVIDIA账号，会在浏览器弹出链接，输入用户名和密码登录进去。

image.png

4.虚拟机Ubuntu18.04连接Jetson TX2 NX

此时需要让Jetson TX2 NX进入系统REC刷机模式。

将跳线帽连接到FC REC和GND引脚，也就是连接到核心板下方载板的第二和第三个引脚，如下图所示：

image.png
image.png

连接线路，将HDMI显示屏、鼠标、键盘和microUSB数据线连接到Jetson TX2 NX上，最后再接入电源。由于上一步已经将跳线帽连接FC
REC和GND引脚，所以上电开机后会自动进入REC刷机模式。

5.在虚拟机Ubuntu18.04的SDKManager软件选择Target Hardware为Jetson TX2 NX，JetPack版本，这里以4.6版本为例。
image.png

把系统移动到固态硬盘

  1. 安装rootOnNVME软件

打开NX的终端，在用户目录下输入以下代码

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git clone https://github.com/jetsonhacks/rootOnNVMe.git

# 进入rootOnNVME目录并查看文件

cd rootOnNVMe/
ls

img.png

  1. 复制系统文件

输入以下命令复制文件到M.2固态硬盘。

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./copy-rootfs-ssd.sh

img.png

3.启动服务，运行后输入NX的密码，按回车键确认，看到以下信息就表示系统成功移动到M.2固态硬盘。

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./setup-service.sh

img.png

  1. 打开TX2 NX的终端，输入以下命令查看储存空间。
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df -h

img.png

修改交换空间的大小

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sudo fallocate -l 4G /var/swapfile
sudo chmod 600 /var/swapfile
sudo mkswap /var/swapfile
sudo swapon /var/swapfile

安装 jetson-stats

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sudo pip3 install jetson-stats

安装 torch

迅雷下载 torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

下载地址： https://nvidia.app.box.com/public/static/fjtbno0vpo676a25cgvuqc1wty0fkkg6.whl

修改文件名, 然后安装

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mv fjtbno0vpo676a25cgvuqc1wty0fkkg6.whl torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip3 install 'Cython<3'
pip3 install numpy
pip3 install torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

# 安装torchvision
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
pip3 install -U pillow
pip3 install torchvision==0.11.1

验证安装

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import torch
print(torch.__version__)
print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available()))
print('cuDNN version: ' + str(torch.backends.cudnn.version()))
a = torch.cuda.FloatTensor(2).zero_()
print('Tensor a = ' + str(a))
b = torch.randn(2).cuda()
print('Tensor b = ' + str(b))
c = a + b
print('Tensor c = ' + str(c))
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import torchvision
print(torchvision.__version__)

img.png