Jetson-Nano-Ubuntu-20-image

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Jetson Nano Ubuntu 20.04深度学习环境配置指南

介绍如何在Jetson Nano上安装和配置Ubuntu 20.04操作系统,预装OpenCV、TensorFlow和Pytorch等核心深度学习工具。包括更新日志、安装步骤和下载链接,适合在Jetson Nano上运行AI模型的开发者。

Jetson NanoUbuntu 20.04OpenCVTensorFlowPyTorchGithub开源项目

Jetson-Nano-Ubuntu-20-image 项目介绍

项目概述

Jetson-Nano-Ubuntu-20-image 项目提供了一种专为 NVIDIA Jetson Nano 开发板设计的操作系统镜像。此镜像基于 Ubuntu 20.04,并预装了 OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等深度学习工具,帮助用户在嵌入式环境下进行快速开发和部署人工智能应用。

项目更新

该项目一直保持着持续的更新,以保证提供最新的功能和性能改进:

  • 2023年9月17日更新:刷新了 Ubuntu 20.04 并添加了 WiFi 支持,同时减小了 xz 压缩档案的大小。
  • 2023年9月6日更新:引入了新的分段图像下载方式。
  • 2023年7月15日更新:更新了 OpenCV 至 4.8.0 版,PyTorch 更新至 1.13.0,TorchVision 更新至 0.14.0,并新增了 TensorRT 8.0.1.6 版本的支持。

安装指南

要安装该镜像,用户需要至少32GB的SD卡进行镜像存储。首先从项目提供的下载链接获取 JetsonNanoUb20_3b.img.xz 压缩文件,并使用工具如 Raspberry Pi Imager 或 balenaEtcher 将其烧录到SD卡中。然后将SD卡插入Jetson Nano,即可开始使用。初始登录密码为“jetson”。

分段下载选项

由于整个镜像文件较大(约9.3GB),若网络条件不佳,用户可以选择下载分段文件(每段700MB),以便更方便地进行下载和管理。

预装软件

除了操作系统本身,该镜像还预装了一系列深度学习和管理工具,包括:

  • OpenCV 4.8.0:用于计算机视觉任务。
  • TensorFlow 2.4.1 和 PyTorch 1.13.0:两个主要的深度学习库。
  • TensorRT 8.0.1.6:用于优化和加速深度学习推理。
  • Jtop 4.2.1 和 TeamViewer aarch64 15.24.5:用于系统监控和远程管理。

使用提示

建议用户使用 GParted 工具扩展SD卡上的分区,特别是选择较大容量的SD卡时,以便有足够的空间进行深度学习开发。此外,对于需要在 Python 中同时使用 TensorFlow 和 OpenCV 的用户,建议先导入 OpenCV 以避免内存分配错误。

开发者建议

对于希望在 Jetson Nano 上进行无头系统(无需显示界面)配置的用户,项目提供了一系列命令来简化系统到无头模式。为了更好地利用外部存储,用户也可以考虑使用外部 SSD 作为操作系统和软件存储。

通过 Jetson-Nano-Ubuntu-20-image 项目,开发者能够快速启动和运行深度学习、计算机视觉及相关应用,非常适合对计算性能和便利性有较高要求的嵌入式系统开发者。

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