jetson nano安装远程桌面,Qt,pytorch,tensorflow,virtualenv等

news2024/9/21 11:00:15

文章目录

  • 基于jetPack版本4.6.1
  • 一.基础组件配置检查
  • 二.基础组件安装
    • 1.安装pip3
    • 2.安装python-opencv与机器学习常用包
    • 3.安装pytorch
      • 方法1（失败）
      • 方法2（成功）
    • 4.安装tensorflow-gpu
    • 5.安装QT
    • 6.板载摄像头使用
    • 7.安装中文输入法
    • 8.安装截图软件
    • 9.安装virtualenv
    • 10.安装java
  • 三. VNC远程桌面安装
    • 官方vino
    • 第三方vnc

基于jetPack版本4.6.1

一.基础组件配置检查

  1. 基础组件所在目录
    在这里插入图片描述

  2. 检查CUDA组件
    Jetson Nano已经安装了CUDA（版本：10.2），输入nvcc -V（大写V）查看版本号，出现如下内容表示组件可以正常使用：

    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_21:14:42_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

    如果没有可以按照下述教程配置环境变量：
    Jetson Nano自带vim编辑器（vim使用方法可以查找资料），使用下述命令编辑环境变量：

    sudo vim  ~/.bashrc

    在末尾添加：

    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

    使用source指令重新加载环境变量：

    source ~/.bashrc

    然后输入nvcc -V查看。
    在这里插入图片描述

  3. 检查opencv
    Jetson Nano已经安装了OpenCV（版本4.1.1），可以使用如下命令查看：

    pkg-config opencv4 --modversion

    出现版本号表示安装成功。
    在这里插入图片描述

  4. 检查cudnn
    Jetson-nano中已经安装好了cuDNN，并有例子可供运行，我们运行一下例子，也正好验证上面的CUDA：

    1. 运行例子中的mnistCUDNN，首先需要安装FreeImage
      官网下载
      下载即可！下载完解压得到FreeImage这个文件夹。
      以管理员权限进入解压好的FreeImage目录，运行如下代码：

      make
make install

    2. 进入例程目录，运行make

      cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN   #进入例子目录
sudo make     #编译，会弹出一些编译消息
sudo chmod a+x mnistCUDNN # 为可执行文件添加执行权限
./mnistCUDNN # 执行

二.基础组件安装

1.安装pip3

  1. 安装pip3

    sudo apt install python3-pip

    在这里插入图片描述

  2. 查看pip3版本

    pip3 -V

    在这里插入图片描述

  3. 升级pip3版本

    python3 -m pip install --upgrade pip

在这里插入图片描述

2.安装python-opencv与机器学习常用包

pip3 install opencv-python -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

sudo apt install python3-scipy -y
sudo apt install python3-pandas -y
sudo apt install python3-sklearn -y
sudo apt install python3-seaborn -y

# 如果觉得下载速度慢。可以把python的源跟换
pip config set global.index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

3.安装pytorch

方法1（失败）

  1. 英伟达官方安装教程
    官网

  2. pytorch版本与jetpack版本关系
    在这里插入图片描述

  3. 创建新的virtualenv环境

    sudo virtualenv -p /usr/bin/python3 pytorch

  4. 激活pytorch环境

    source pytorch/bin/activate

  5. 设置pytorch环境变量

    export TORCH_INSTALL=path/to/torch-1.11.0a0+bfe5ad28.nv22.1-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

  6. 安装pytorch所需要的包

    sudo apt-get -y install autoconf bc build-essential g++-8 gcc-8 clang-8 lld-8 gettext-base gfortran-8 iputils-ping libbz2-dev libc++-dev libcgal-dev libffi-dev libfreetype6-dev libhdf5-dev libjpeg-dev liblzma-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libpng-dev libreadline-dev libssl-dev libsqlite3-dev libxml2-dev libxslt-dev locales moreutils openssl python-openssl rsync scons python3-pip;

  7. 安装pytorch

    sudo python3 -m pip install numpy=='1.19.4' pyyaml scipy=='1.5.3'
export "LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/llvm-8/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
sudo python3 -m pip install --no-cache $TORCH_INSTALL

方法2（成功）

  1. 参考以下链接
    官网

  2. 创建新环境

    sudo virtualenv -p /usr/bin/python3 pytorch

  3. 激活环境

    source pytorch/bin/activate

  4. 为环境配置权限

    sudo chmod  -R 777  /home/aodeluo/pytorch

  5. 下载所需版本的pytorch的.whl文件

    wget https://nvidia.box.com/shared/static/p57jwntv436lfrd78inwl7iml6p13fzh.whl -O torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

  6. 安装pytorch所需要的库

    sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip3 install Cython
pip3 install numpy -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip3 install torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

  7. 安装torchvision

    sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
git clone --branch v0.11.1 https://gitee.com/monkeycc/vision torchvision
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.11.1
pip3 install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python3 setup.py install --user
cd ../

4.安装tensorflow-gpu

  1. jetpack版本与tensorflow版本关系
    链接

  2. 创建新的virtualenv环境

    sudo virtualenv -p /usr/bin/python3 tensorflow

  3. 激活tensorflow环境

    source tensorflow/bin/activate

  4. 安装tensorflow所需要的依赖包

    sudo apt install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran

  5. 安装python依赖包

    pip3 install -U --no-deps numpy==1.19.4 future==0.18.2 mock==3.0.5 keras_preprocessing==1.1.2 keras_applications==1.0.8 gast==0.4.0 protobuf pybind11 cython pkgconfig -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
sudo env H5PY_SETUP_REQUIRES=0 pip3 install -U h5py==3.1.0

  6. 安装tensorflow

    sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v461 tensorflow

5.安装QT

sudo apt-get install qt5-default qtcreator -y
reboot

依赖库的安装:链接

6.板载摄像头使用

  1. 目前仅支持以下摄像头
    在这里插入图片描述

  2. 以下命令即可启动板载摄像头

    nvgstcapture-1.0

  3. –prev_res 预览视屏的分辨率，高度和宽度，用的是CSI摄像头的话范围是 2 to 12 (5632x4224)

    nvgstcapture-1.0 --prev-res=3

  4. –cus-prev-res 自定义预览分辨率，宽度和高度，仅支持CSI摄像头

    nvgstcapture-1.0 --cus-prev-res=1920x1080

  5. 想关掉摄像头的额话，直接在终端输入q再按回车

7.安装中文输入法

  1. 安装ibus-pinyin

    sudo apt-get install ibus-pinyin

  2. 安装完成后，打开系统设置，双击"language support"
    在这里插入图片描述

  3. 击“install / remove language…”，选择简体中文，输入密码，此时系统会进行更新，大约几分钟，安装过程如下
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

  4. 将汉语（中国）拖到最上端
    在这里插入图片描述

  5. 点击Apply System-Wide，并将keyboard input method system下拉选框选到ibus
    在这里插入图片描述

  6. 终端输入如下，打开ibus

    ibus-setup

  7. 弹出如下画面，切换到输入法选项卡，点击添加按钮，选择汉语，有两个选项，选择Pinyin
    在这里插入图片描述

  8. 输入下述命令，重新启动ibus，重启系统

    ibus restart
reboot

8.安装截图软件

  1. 安装flameshot

    sudo apt install flameshot

  2. 在系统设置→键盘→自定义快捷键→

9.安装virtualenv

  1. 下载virtualenv

    sudo pip3 install virtualenv -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
sudo pip3 install virtualenvwrapper -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

  2. 添加环境变量

    sudo vim ~/.bashrc

# 在文件末尾添加以下几句
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON='/usr/bin/python3.6'
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

  3. 执行添加环境变量

    source ~/.bashrc

  4. 创建新的环境

    sudo virtualenv -p /usr/bin/python3 pytorch

  5. 进入虚拟环境

    source pytorch/bin/activate

  6. 退出虚拟环境

    deactivate

10.安装java

  1. 安装java

    $ apt-cache search openjdk
$ sudo apt-get install openjdk-11-jdk

  2. 配置环境

    sudo vim ~/.bashrc

把以下代码复制到最后
#JDK11
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-arm64
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

source ~/.bashrc

  3. 检测安装是否成功

    java -version

三. VNC远程桌面安装

官方vino

  1. 获取更新

    sudo apt update

在这里插入图片描述

  1. 安装vino

    sudo apt install vino

    在这里插入图片描述

  2. 设置开机启动vino

    mkdir -p ~/.config/autostart
cp /usr/share/applications/vino-server.desktop ~/.config/autostart

  3. 配置vino启动，账户密码

    gsettings set org.gnome.Vino prompt-enabled false
gsettings set org.gnome.Vino require-encryption false
gsettings set org.gnome.Vino authentication-methods "['vnc']"
gsettings set org.gnome.Vino vnc-password $(echo -n 'nflg1997'|base64)

  4. 重启jetson nano

    sudo reboot

  5. 获取系统IP地址

    ifconfig

    在这里插入图片描述

  6. 在VNC Viewer中输入192.168.31.232:5900登录远程界面

  7. 缺点：延迟异常严重

第三方vnc

  1. 安装vnc

    sudo apt-get install vnc4server xfce4

  2. 启动vnc

    vncserver -geometry 1280x800 -alwaysshared :1

  3. 关闭vnc进程

    vncserver -kill :1

    vncserver -kill :1

  4. 修改vnc启动脚本

    cd .vnc
vi xstartup

# 脚本修改如下
#!/bin/sh
 
# Uncomment the following two lines for normal desktop:
#unset SESSION_MANAGER
#exec /etc/X11/xinit/xinitrc
 
#[ -x /etc/vnc/xstartup ] && exec /etc/vnc/xstartup
#[ -r $HOME/.Xresources ] && xrdb $HOME/.Xresources
#xsetroot -solid grey
#vncconfig -iconic &
#x-terminal-emulator -geometry 80x24+10+10 -ls -title "$VNCDESKTOP Desktop" &
#x-window-manager &
unset SESSION_MANAGER
unset DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS
[ -x /etc/vnc/xstartup ] && exec /etc/vnc/xstartup
[ -r $HOME/.Xresources ] && xrdb $HOME/.Xresources
vncconfig -iconic &
xfce4-session &

  5. 重新启动vncserver

    vncserver -geometry 1920x1080 -alwaysshared :1

  6. 使用vnc view登录

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
vim ~/.bashrc

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