为Jetson NANO构建环境

第1部分：使用IBM Cloud Annotations进行注释
　第2部分：使用Google Colab学习模型
　第3部分：为Jetson nano构建环境　←本文
　第4部分：掌握DeepStream应用程序
　第五部分：学习模型变换和物体检测

第三：Jetson nano的环境建设

上次，我尝试使用Google Colab学习Tensorflow模型，该模型可以免费使用GPU。这次，我们将在Jetson nano上安装物体检测所需的软件。由于Tensorflow的开发速度很快，因此通过匹配各种库的版本进行安装非常重要。

JetPack安装

首先，在Jetson nano上安装JetPack（OS + CUDA等）并执行初始设置。网上有很多有关安装JetPack的信息，因此我仅解释要点。

①下载操作系统映像

从PC的Web浏览器中，访问JetPack网站“ https://developer.nvidia.com/embedded/JetPack ”，然后下载Jetson nano的图像文件。在撰写本文时，最新版本为4.4.1。

③启动Jetson nano

将SD卡插入Jetson nano并连接电源。操作系统启动时，将显示初始向导，因此您可以设置语言，语言环境，密码，网络等。

④软件包更新

启动后，更新软件包。我轻轻地写了这个区域，但是需要时间

⑤安装JTOP

首先，安装JTOP，它是Jetson的资源监视器。由于安装JTOP需要pip，因此请先安装pip，然后再安装JTOP。

安装JTOP后，运行JTOP并检查环境。您可以通过按光标键右侧以显示“ 6.INFO”选项卡来检查环境。我的环境如下。如果您使用JetPack安装，CUDA和TensorRT将自动安装，因此非常简单！

这样就完成了JetPack的安装。

DeepStream安装

从这里，我们将安装DeepStream，这是一个使用带有Jetson nano的GPU来高速处理深度学习的库。由于某些原因，JetPack不包含DeepStream.

①下载DeepStream SDK

转到nvidia的DeepStream SDK网站https://developer.nvidia.com/deepstream-getting-started。在这里，在右侧列出了DeepStream所需的CUDA和TensorRT的版本，因此请进行检查。

向下滚动屏幕时，会出现一个用于接受软件许可证的复选框，如果选中此复选框，则会显示下载按钮。从这里下载Jetson的deb软件包。

②所需软件包的安装

在安装DeepStream之前，请安装所需的软件包。在我的环境中，所有内容均已安装，但以防万一。

③安装DeepStream

现在让我们安装DeepStream。由于它是一个deb软件包，因此可以使用apt命令安装它！

④检查安装目录

DeepStream应该安装在“ / opt / nvidia / deepstream / deepstream”中，因此让我们检查一下。

⑤确认DeepStream应用程序启动

现在，键入“ deepstream-app”以启动DeepStream应用程序。由于未指定设置文件，但已正确加载并启动CUDA库，将发生错误。

这样就完成了DeepStream的安装。

安装Tensorflow

要转换由Google Colab创建的Tensorflow模型，需要NVIDIA版本的Tensorflow，因此我们将安装它。关键是要通过指定版本而不是v2系列来安装v1.15。

①安装所需的软件包1

首先，使用apt-get命令安装Tensorflow所需的软件包。

②所需软件包的安装2

接下来，使用pip3命令安装Python软件包。请注意，您可以指定版本并按以下方式安装。大约需要20分钟，因为您需要构建numpy

③所需软件包的安装3

尽管它没有写在正式文档中，但是如果不包含它，则会发生错误，因此请安装必要的软件包。同样，构建grpci大约需要10分钟，因此请耐心等待。

④安装Tensorflow

现在，让我们安装最喜欢的Tensorflow。在这里，指定NVIDIA存储库并安装Tensorflow的“ 1.15.4 + nv20.10”版本。关键是要指定v1.15系列。

⑤检查Tensorflow的版本

现在，让我们检查一下它是否正确安装。运行Python3命令进入交互模式，然后键入“将tensorflow导入为tf;打印（tf .__ version__）”。然后版本将显示在底部！

这样就完成了Tensorflow的安装。

安装V4L2

从这里，我们将安装V4L2以将相机与Jetson nano一起使用。

①安装V4L2

V4l2易于安装，可以使用apt-get命令安装，如下所示。

②安装NVIDIA V4L2 GStreamer插件

接下来，还要安装NVIDIA V4L2 GStreamer插件。

现在您可以使用相机了！!!