====== Nvidia Jetson Nano ======
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**{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**     **[[http://translate.google.com/translate?hl=&sl=auto&tl=en&u=https%3A%2F%2Fressources.labomedia.org%2Fnvidia_jetson_nano|English Version]]**
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**[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]**
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{{ media_07:jetson_nano_getting_started_board.jpg?300 |}}
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  * [[https://www.developer.nvidia.com/embedded-computing|NVIDIA Jetson Nano]]
  * ubuntu   18.04
  * Ram      3.9 GiB
  * Proc     ARMv8 Processor rev 1 (v8l) × 4
  * Graphics NVIDIA Tegra X1 (nvgpu)/integrated
  * OS type  64 bits
  * Disk     41.0 GB
</WRAP>
</WRAP>

=====Problèmes rencontrés=====
  * Impossible d'installer opencv avec pip et libopencv-dev
  * Avec python3-opencv des dépôts, conflit GTK3 et GTK2 avec darknet

=====Installation sur SD Card=====
Téléchargement: [[https://developer.nvidia.com/embedded/dlc/jetson-nano-dev-kit-sd-card-image|Jetson Nano Developer Kit SD Card Image]]

Trouver les disques:
  sudo fdisk -l
Copie de l'image sur la SD Card
  /usr/bin/unzip -p ~/Downloads/jetson_nano_devkit_sd_card.zip | sudo /bin/dd of=/dev/sd<x> bs=1M status=progress
  sudo eject /dev/sd<x>
  
Premier boot:
  * License
  * Sélection du clavier français
  * user/mot de passe
  * Annuler les mises à jour: elles ne se font pas --> bug !!!

=====Installation sur disque externe=====
====Avantages====
  - Ca va plus vite
  - Il y a plus de place
  - Ajout d'une swap
  - On peut tout recommencer sur le disque externe, sans avoir à recommencer la copie de l'image sur le SD Card

====Création du disque externe====
  *  Ressource: **[[https://www.jetsonhacks.com/2019/04/25/jetson-nano-run-on-usb-drive/|Run on usb drive]]**  Des scripts de développeurs non associés à Nvidia.

  git clone https://github.com/JetsonHacksNano/rootOnUSB
  cd rootOnUSB
  ./buildKernel.sh
Copie: Avec gparted, mettre un Label sur la partition destination, remplacer <Volume Label> par votre label
  ./copyRootToUSB.sh -v <Volume Label>
  
====Menu de boot au démarrage====
Pour pouvoir booter sur la SD Card ou le disk externe.

<WRAP center round alert 60%>
**Pas de menu, recherche en cours !**\\
Si le disk externe est absent, et qu'il est en Primary, ça ne démarre pas !\\
Il faudrait avoir le menu avec la SD Card en Primary !
</WRAP>

Modification de /boot/extlinux/extlinux.conf
  cp /boot/extlinux/extlinux.conf /boot/extlinux/extlinux_old.conf
  sudo apt install syslinux-common
  sudo gedit /boot/extlinux/extlinux.conf

Remplacer le code de ce fichier (en adaptant à vos disques) par: 
<code>
TIMEOUT 30
DEFAULT primary
MENU TITLE p3450-porg eMMC boot options

LABEL primary
      MENU LABEL primary kernel
      LINUX /boot/Image
      INITRD /boot/initrd
      APPEND ${cbootargs} rootfstype=ext4 root=/dev/mmcblk0p1 rw rootwait
      #APPEND ${cbootargs} rootfstype=ext4 root=/dev/sda1 rw rootwait
</code>
Commenter l'une des 2 lignes APPEND ${cbootargs}, mais si ça ne démarre pas il faut modifier le fichier sur un autre PC!

====Boot avec mode graphique====
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1050739/jetson-nano/how-to-boot-jetson-nano-in-text-mode-/
====Swap====
Dans le fichier /etc/fstab, ajouter:
  # swap
  UUID=7d8d120d-9a76-4768-bd5d-904edb68b3fe  none  swap  sw  0  0
Adapter l'UUID à votre cas en la trouvant avec gparted.

Redémarrer.
=====Opencv 3=====
Une **[[https://github.com/skvark/opencv-python/issues/83|explication]]** des difficultés avec l'installation de opencv et opencv-dev. 
<WRAP center round info 60%>
**Pour l'utilisation de pip, voir l'excellent article de\\ [[http://sametmax.com/lancer-correctement-python-et-ses-commandes-cousines/|Sam et Max]]** 8-)
</WRAP>

Dans synaptic, désinstaller complètement **python3-pip**, puis le réinstaller.\\
Désinstaller aussi tous les paquets opencv, puis:
  python3.6 -m pip install opencv-python --user
  sudo apt-get install cmake clang libopencv-dev libopencv-core-dev libopencv-highgui-dev libopencv-flann-dev libopencv-photo-dev libopencv-video-dev python3.6-dev
  
Liste des paquets opencv installés: à faire
=====Yolo V3 Darknet=====

  python3.6 -m pip install numpy --user
  python3.6 -m pip install scikit-image --user
  
Voir [[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]] pour la modification du Makefile.

Ne jamais oublier la commande magique:
  export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
puis
  make -j4

=====Reconnaissance du sémaphore=====
**[[yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore|Avec un vrai sémaphore]]**

{{ media_12:semaphore_jetson_nano_2.jpg?400 |}}

{{tag>ia sb}}