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nvidia_jetson_nano

Ceci est une ancienne révision du document !


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

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: 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
  • Annule les mises à jour: elles ne se font pas –> bug !!!

Installation sur disque externe

  1. Ca va plus vite
  2. Il y a plus de place
  3. Ajout d'une swap
  4. On peut tout recommencer sur le disque externe, sans avoir à recommencer la copie de l'image sur le SD Card
git clone https://github.com/JetsonHacksNano/rootOnUSB
cd rootOnUSB
./buildKernel.sh

Copie:

./copyRootToUSB.sh -v <Volume Label>

ou

./copyRootToUSB.sh -d <Directory Path>

Modification de /boot/extlinux/extlinux.conf

cp /boot/extlinux/extlinux.conf /boot/extlinux/extlinux_old.conf
sudo apt install nano 
sudo gedit /boot/extlinux/extlinux.conf

Remplacer le code de ce fichier (en adaptant à vos disques) par:

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/sda1 rw rootwait

LABEL emmc
      MENU LABEL primary kernel
      LINUX /boot/Image
      INITRD /boot/initrd
      APPEND ${cbootargs} rootfstype=ext4 root=/dev/mmcblk0p1 rw rootwait

Opencv 3

Une explication des difficultés avec l'installation de opencv et opencv-dev.

Pour l'utilisation de pip, voir l'excellent article de Sam et Max 8-)

Dans synaptic, désinstaller complètement python3-pip, puis le réinstaller.

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 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 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

,
nvidia_jetson_nano.1561446485.txt.gz · Dernière modification : 2019/06/25 07:08 de serge