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NVIDIA Jetson Xavier NX镜像烧录教程

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设备信息

我的设备是Jetson Xavier NX  
在这里插入图片描述

准备工作

  • 鼠标、键盘、显示器
  • SD卡(32GB至少)
  • 网线(也可以wifi)
  • 官方教程:https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-xavier-nx-devkit

Step1:下载软件

烧录软件balenaEtcher:https://www.balena.io/etcher
在这里插入图片描述

   如果需要格式化SD卡,下载:https://www.sdcard.org/downloads/formatter_4/eula_windows/

Step2:下载 镜像  jetson pack

下载链接:https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack-archive

在这里插入图片描述

我下载的是4.4.1版本,如果是最新的5.X版本需要预先更新QSPI,请参考别的教程。
在这里插入图片描述
查看jetpack命令

sudo apt-cache show nvidia-jetpack

Step3:烧录

打开balenaEtcher软件,选择对应的系统镜像和目标磁盘(SD卡)
在这里插入图片描述

等待烧录完毕即可!

Step4:系统初始化

将SD卡插入到NX开发板上面,连接好鼠标、键盘、显示器,最后连接上电源即可自动开启。

之后就是类似ubuntu系统的安装,注意:用户名可以自定义,我写了nvidia,可以自己设置用户密码,选择语言English,地区选择Shanghai。

Step5:ssh远程登录

方便vscode调代码使用

因为前面设置了用户和密码,但是使用远程登录的时候还是使用密钥保障安全。

参考我本人的教程:https://blog.csdn.net/qq_43800119/article/details/125323231?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168049142116800184168588%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=168049142116800184168588&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2blogfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-125323231-null-null.blog_rank_default&utm_term=ssh&spm=1018.2226.3001.4450

首先,生成公钥

ssh-keygen

会跳出几个步骤,第一个是指定路径用的,设置一下名称,~/.ssh/jetson

   后两个步骤是设置私钥密码,可以回车直接免密。

其次,将公钥输入到jetson设备

ssh-copy-id nvidia@ip
首次操作输入密码,输入密码后即把jetson.pub写入到nvidia的对应路径下authorized_keys中。

最后,在vscode试试远程
config文件中加入这段信息

Host jetson_nx
    HostName ip
    User nvidia
    Port 22
    IdentityFile "C:\Users\x\.ssh\jetson"

点击连接即可(完结撒花)

附言:查询开发环境版本的基础信息

  • 系统信息
  • 系统主要硬件信息
  • USB设备
  • 开发环境版本
  • 各种应用的Sample代码路径

1. 系统信息

  • LT4版本
head -n 1 /etc/nv_tegra_release

解释:查看 /etc/nv_tegra_release 的第一行,应该会看到如下信息
在这里插入图片描述

   显示这个设备的LT4内核版本为R32.4.4

  • 操作系统(Ubuntu)版本
cat /etc/lsb-release
DISTRIB_ID=Ubuntu # 操作系统种类为Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=18.04 # 操作系统版本为18.04
DISTRIB_CODENAME=bionic # 操作系统代号bionic
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.5 LTS" # 完整描述

在这里插入图片描述

  • 内核驱动版本,与周边设备的驱动相关
uname -a

在这里插入图片描述

2. 系统主要硬件

  • 查看CPU
lscpu

在这里插入图片描述

  • 查看内存
free -m

在这里插入图片描述

  • 查看存储设备与分区
sudo parted -l

在这里插入图片描述

sudo fdisk -l

在这里插入图片描述

  • 查看硬盘空间
df -h 

在这里插入图片描述

3. USB设备

lsusb

在这里插入图片描述

  • 检测是否连接摄像头
ls /dev/vid*

在这里插入图片描述

  • 查看 USB 设备的版本
lsusb -D /dev/bus/usb/003/001 | grep bcdUSB

在这里插入图片描述
4. 环境版本

查看 CUDA 版本:请先检查 ~/.bashrc 里面是否添加 CUDA 相关路径

nvcc -V

在这里插入图片描述
配置方法

  • 修改~/.bashrc
sudo vim ~/.bashrc
  • 将如下内容添加到文件末尾
export CUBA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
  • 保存修改
source ~/.bashrc
  • 查看CUDNN/OpenCV/TensorRT版本

CUDNN 版本查询

dpkg -l libcudnn7

在这里插入图片描述

OpenCV版本查询

dpkg -l libopencv

在这里插入图片描述
TensprRT 版本查询

dpkg -l tensorrt

在这里插入图片描述
5. 各种应用的Sample代码路径


应用路径
CUDA/usr/local/cuda-/samples/
CUDNN/usr/src/cudnn_samples_/
OpenCV/usr/share/OpenCV/samples/
TensorRT/usr/src/tensorrt/samples/
VisionWorks/usr/share/visionworks/sources/samples/

       /usr/share/visionworks-tracking/sources/samples/

       /usr/share/visionworks-sfm/sources/samples/

参考资料

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/370701948
系统烧录的教程,看官网也没什么难度。
  • http://www.gpus.cn/gpus_list_page_techno_support_content?id=39
附录系统信息命令的资料
  • https://huaweicloud.csdn.net/638089e5dacf622b8df89e3a.html?spm=1001.2101.3001.6650.16&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultBlogCommendFromBaiduactivity-16-126728718-blog-121766172.235^v27^pc_relevant_3mothn_strategy_recovery&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultBlogCommendFromBaiduactivity-16-126728718-blog-121766172.235v27pc_relevant_3mothn_strategy_recovery&utm_relevant_index=17
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