NVIDIA JetPack SDK 是构建 AI 应用程序的最全面的解决方案。
2GB版本没有网卡，直接手机USB网络共享
sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade
升级一下
https://docs.nvidia.com/jetson/jetpack/index.html具体的资料来源在这里
sudo apt updatesudo apt install nvidia-jetpac
安装一下SDK包
sudo apt show nvidia-jetpack
版本为4.5.1
https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack-archive
可以看到是最新的SDK了
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/release-notes/tensorrt-7.html#rel_7-1-3安装好了张量RT
为深度学习应用的生产部署提供高性能神经网络推理引擎，
它可用于优化、验证和部署经过训练的神经网络
https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnncuDNN，NVIDIA CUDA 深层神经网络库
https://docs.nvidia.com/cuda/archive/10.2/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-new-featuresCUDA 10.2
https://docs.nvidia.com/jetson/l4t-multimedia/index.html多媒体接口
硬盘录像机/NVR
IVA摄像头监控
无人机
机器人
接口可以做这些应用
自带的demo
https://docs.opencv.org/3.3.0/Opencv的官网
https://docs.nvidia.com/jetson/archives/l4t-archived/l4t-325/index.html#page/Tegra%20Linux%20Driver%20Package%20Development%20Guide/software_features_jetson_nano.html#wwpID0EIHA
jetson的相机构架
https://developer.nvidia.com/gameworksdownload#?dn=nsight-systems-2021-2-1-58https://docs.nvidia.com/jetson/archives/l4t-archived/l4t-325/index.html#page/Tegra%20Linux%20Driver%20Package%20Development%20Guide/downloads.html#这个链接指向很多资料的地址
https://developer.nvidia.com/zh-cn/embedded/downloads这个地址是支持直接下载
nvcc报错
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/libexport PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
添加到路径里面
重新刷写，成功
# 查看版本号# CUDAcat /usr/local/cuda/version.txt# cudnncat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
在这里输出
各种支持文件
echo $PATH显示环境变量
/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin:/usr/local/cuda/bin
看最后我们的路径
nvcc -V
经过查看，有两个cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/binexport CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.2
和上面一样，写入三个变量
就像这样
立即生效
打印版本
cd /usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNNsudo makesudo chmod a+x mnistCUDNN./mnistCUDNN
自带了一些源码，测试
出现这个就成功了
看看python的情况
你看有的版本。后面加个m是什么意思呀
以m结尾的版本是用C函数malloc,的一个非常特殊的版本编译的，它在python应用程序中的速度更快。
https://www.python.org/dev/peps/pep-3149/
定位到bin目录下
ls -lh | grep python
3的版本就是3.6的版本
那就是个软连接的意思了
whereis python找下路径
python:/usr/bin/python3.6/usr/bin/python2.7/usr/bin/python/usr/bin/python3.6m/usr/bin/python2.7-config/usr/bin/python3.6-config/usr/bin/python3.6m-config/usr/lib/python3.6/usr/lib/python2.7/usr/lib/python3.7/usr/lib/python3.8/etc/python3.6/etc/python2.7/etc/python/usr/local/lib/python3.6/usr/local/lib/python2.7/usr/include/python3.6/usr/include/python2.7/usr/include/python3.6m/usr/share/python
我重新排版
位置在这里，我觉得版本很合适了
最终确认
调整优先级解决jetson Nano中python版本问题（Ubuntu系统都适用）
可以看我以前的文章
看了一下，配置的情况
看看pip的情况
我们都找一下他的目录
看看pip有多少
pip好像不用设置，就不设置了
更新下pip
opencv版本
dpkg -l | grep -i cuda
可以搜索出来相关的CUDA应用
自带的
python -m pip install --upgrade pip --force-reinstall
python -m pip -V看看版本
sudo apt-get install libssl-dev libffi-dev python-dev build-essential libxml2-dev libxslt1-devsudo pip install jupyter notebook
新版本缺东西，安装一下
真是气抖冷。。。
