文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装 一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下
Nvidia Jetson Nano 使用Anaconda配置深度学习环境 Nvidia Jetson Nano 基于aarch64架构开发，适用于普通电脑的torch、opencv、torchvision等依赖项需要重新编译才能在Jetson Nano上安装使用，但目前Nvidia、opencv等官方已经提供了对应aarch64架构的安装包，其他依赖性也基本存在对应的版本，一般在conda环境直
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2024-01-04 12:34:18
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jetson nano使用的aarch64架构是没法使用anaconda的，虽然可以自己编译，但是conda指令是没法编译到aarch64架构上运行的。不过有替代品，miniforge。miniforge与miniconda的区别在于miniforge的下载通道是conda-forgeminiforge的地址：https://github.com/conda-forge/miniforge
原创
2022-09-19 10:25:20
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在Jetson Nano (TX1/TX2)上使用Anaconda与PyTorch 1.1.0（注意：以下内容只在Jetson Nano上尝试过，但理论上来说采用了相同架构, i.e. ARM A57,的TX1/TX2应该都可以，但AGX Xaiver不是很确定）今天入手了一块Jetson Nano。心里幻想着能结合IoT做一些AI-based应用。结果到手之后傻眼了——Jetson系列是基于aa
Jetson Nano 配置流程（ 二）上篇写了环境一些配置，这篇继续写一些python库的安装。 文章目录Jetson Nano 配置流程（ 二）1.环境管理annconda的代替品miniforge2.安装pinyin,pip,python3变更为默认3.Jetson Nano Swap交换空间增加4.Python一些计算库的安装5.Python 下import报错6.更新情况 1.环境管理a
Jetson_Zoo
原创
2023-01-16 07:53:12
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概述CAN 总线 是汽车电子行业常用的通信协议. Nvidia 推出的边缘 AI 推理设备 JETSON TX2 / AGX Xavier 两款开发板支持 CAN 总线通信. 这里以 AGX Xavier 开发者套件 为例, 介绍如何配置实现基本的 CAN 总线数据收发, 并使用 Node.js 编写了基本的 CAN 通信应用 示例.在 JETSON 上实现 CAN 通信应用的步骤大致是:安装依赖
【开箱、组装】略去系统安装过程选用的是在Nvidia官网上预先调配好的ainano的软件包，这个软件包很特殊，需要你在https://www.nvidia.cn/deep-learning-ai/education/这个网站上注册账号并且进入使用Jetson Nano开发AI应用课程（免费），在课程的Setting up your Jetson Nano中可以找到这个镜像。
至于为什么要用这
mxnet
原创
2023-01-16 10:37:27
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最近需要将自定义的TensorFlow模型部署在JETSON XAVIER NX DEVELOPER KIT，这里记录一些如何安装TensorFlow以及OpenCV的方法
英伟达开发板
JETSON XAVIER NX DEVELOPER KIT
示意图 通用部分系统安装
具体安装方法参见Getting Started With Jetson Xavier NX Dev
11月13日记录 一 烧录系统 jetson套件是通过板子上的microUSB口烧录系统，我烧录时先将SSD装上，然后再烧录 1 升级SDK manager到最新版 亚博官方给的版本不是最新的，我记得给的是1.6的版本，只能安装4.5的系统，升级后，截止到我写这篇文章时版本为1.9.0.10816 2 烧录系统到NVME 我烧录的系统是最新的5.0.2，可以根据亚博官方给的方法，先只烧录系统，系统
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2023-12-22 22:05:54
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文章目录前言0 系统安装1 系统基本配置与使用2 ROS安装3 ROS编程【不断更新！】4 ORB_SLAM2 前言 去年接了一个大创项目，是基于ROS平台的SLAM项目，在Jetson Nano（以下简写为JN）上实现，第一次做这么“高级”的项目，写篇博客记录一下。0 系统安装 拿到Jetson Nano，首先需要在设备中安装系统，方便下一步的操作，关于这个系统安装，建议直接去参考官网给出
配置硬件配置GPIO、I2C、I2S、SPI、带流控制的TTL UART等接口，摄像头扩展头，PCIe x4接口，USB 2.0 Client/Host接口软件配置操作系统 操作系统为 Ubuntu 16.04.1 LTS开发环境搭建 （1）登录一台运行Ubuntu 14.04 Linux 64-bit 系统的电脑 （2）通过usb连接jeson tx1 （3）在 https://deve
1.开机插好电源，连上显示屏、键盘、鼠标后长按板子上的开关键（S4，旁边有标识POWER BTN）就可以开机。开机后屏幕上会打印一大串字符，之后会让你输入password，这里输入nvidia（有的会让输入username，这里的username也是nvidia）。 之后等屏幕不再打印东西时顺序输入： ls cd NVIDIA-INSTALLER/ sudo ./installer.sh 等屏幕不
将tlt训练自己的模型导出etlt模型，并放到jetson转换engine时候报错：[ERROR] UffParser: Validator error: FirstDimTile_2: Unsupport
jetson-inference????Github RepoGitHub - dusty-nv/jetson-inference: Hello AI World guide to d命
原创
2023-01-03 18:52:57
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由于之前配置jetson nano的时候瞎配置的，也没有写什么实际性的教程，所以这一次就系统性的从jetson nano的配置开始写后续yolov5或其他内容网上都有比较详细的教程了，我给的参考链接里也有较为详细的教程，可以直接自己参考这些。但是假如也想要一个详尽教程的话就可以评论或者私信，我会考虑出后续yolov5或者其他模块的安装与配置我们在做旋转目标检测，所以用的不仅是基础yolov5，想要
作为小白，近期开始上手嵌入式设备Jetson Xavier NX，系统为Ubuntu 18.04.6，而因项目开发环境需要Opencv3.4.5版本，预装系统内安装的是Opencv4.1.1，以下是本人结合网上的资料整理的一篇适合新手的环境配置opencv-3.4.5的文章，内有纰漏可私聊交流。如有侵权，联系删除。详细指令步骤可以参考下面这位老哥的博客：Jetson Xavier NX安装open
Jetson Nano PaddlePaddle 环境配置 及 PaddleHub—OCR测试 文章目录一.软硬件版本二.安装NCLL2三.安装Paddlepaddle-gpu四.测试五.pip安装方式whl包下载资源六.PaddleHub 安装/测试六.参考文档7.有待解决... 一.软硬件版本Jetson Nano 4G JP 4.4.1 CUDA 10.2 CUDNN 8.0 TensorR
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2023-09-27 17:30:57
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从零制作Jetbot镜像喜欢折腾的小伙伴可以尝试跟着这篇帖子从零制作一个jetson镜像。玩jetson要远比小喵家产品或树莓派烧钱，大家要准备足够的预算~NUMPY安装在命令行下依次运行以下命令，除了最后numpy需要重新编译一堆东西耗时比较长外，其他应该没毛病～sudoapt-getupdatesudoaptinstallpython3-pippython3-pilsudopip3instal
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2024-01-02 20:28:56
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