前言：最近在使用英偉達的Jetson-Xavier-NX板子，主要用于機器視覺，第一次接觸NX板子，將配置的程序在這里記錄一下，希望能對你有所幫助，

目錄

一、鏡像燒錄

1.下載鏡像

2.寫入鏡像

3.開機

4.遠程連接

二、環境配置

1.更新源

2.安裝Miniforge（Anaconda的arm代替版）

3.配置國科大conda環境

4.添加環境變數

5.配置pytorch環境

5.1創建虛擬環境

5.2安裝pytorch

5.3安裝torchvision

三、運行yolov5

一、鏡像燒錄

1.下載鏡像

nx板子的鏡像都保存在TF卡中，所以使用nx板子之前需要將鏡像燒錄到TF卡中，鏡像是在英偉達官網下載的，地址是：Jetson 下載中心 | NVIDIA Developer

百度網盤鏈接：https://pan.baidu.com/s/1T6XIMQERzkMJDCoELcapNw 提取碼：5ukg

2.寫入鏡像

鏡像下載好后，需要用讀卡器將TF卡與筆記本連接，使用軟體進行燒錄，我使用的是balenaEtcher進行燒錄，燒錄鏡像分為兩步，第一步是格式化TF卡，第二步是寫入，balenaEtcher會完成這兩步操作，

balenaEtcher百度網盤鏈接：https://pan.baidu.com/s/1EHlA0o5kT-lfeaPPuFkpWQ 提取碼：j3tq

Select image：自己選擇下載好的鏡像檔案（sd-blob.img）

Select drive: 軟體會自動選擇已插入的TF卡

燒錄鏡像時會把原先的TF卡分成很多卡（F、G、H、I...不必驚慌，出現以下提示框，點右上角×就行）

接下來按照提示操作就行，下圖紅框無需點擊，

3.開機

開機前的準備：顯示幕1個、鍵盤1個、滑鼠1個，NX板子電源線連接即可開機，開機程序中會有一個類似Windows的開機設定，按照提示操作就行，系統語言默認選擇English，NX板子自帶wifi模塊，開機程序中會提示你連接wifi，連接即可，

4.遠程連接

使用遠程連接軟體可以連接NX板子，方便操作，前提是在同一網路下，開機后打開終端（ctrl+alt+t）,輸入ifconfig查看看wlan下地址，

遠程連接軟體我使用的是Xshell和Xftp，如果無法連接，先嘗試一下是否能ping通，一般而言，默認都是能ping通的，

二、環境配置

1.更新源

打開終端輸入：（一步一步來，網速慢的話時間會長一點）

sudo apt-get update
sudo apt-get full-upgrade

有不理解的，可以參考以下亞博的教程：Jetson Xavier NX ，教程中關于cuda、cudnn的配置可以稍后再弄，

2.安裝Miniforge（Anaconda的arm代替版）

由于NX板子Ubuntu系統是arrch64架構的，不支持Anaconda，所以選擇MInifore進行安裝，使用xftp遠程連接NX板子（操作與Xshell連接一樣），連接后你會看到以下界面，新建或選擇一個檔案夾將Miniforge的安裝包拖入即可，

Miniforge下載地址 Releases · conda-forge/miniforge · GitHub

百度網盤鏈接：https://pan.baidu.com/s/1AkRRz95XSKsVXpI7edy9cg 提取碼：cbzz

今天先寫到這里，朋友叫我去烤燒烤，網盤鏈接下午再寫上！

燒烤不錯，繼續寫~

cd進入Miniforge存放的檔案夾，輸入以下命令：

sh Miniforge-pypy3-4.10.3-5-Linux-aarch64.sh

安裝程序并不是自動的，有些地方會讓你按Enter確認，好好看看提示，基本上就沒什么問題了，

3.配置國科大conda環境

conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --prepend channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

4.添加環境變數

首先輸入以下命令

vim ~/.bashrc

按 ↓ 到文本底部，再按 i 對文本進行編輯，將以下內容粘貼到最下方

# Miniforge環境變數
export PATH=/home/moemil/miniforge-pypy3/bin:$PATH
# cuda環境變數
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda

添加完成后按esc，然后輸入冒號（shift+回車左邊按鍵），輸入wq！，強制保存退出

退出后輸入以下命令，激活環境變數，

source ~/.bashrc

輸入以下命令可以進入Miniforge的base環境下：

source activate

5.配置pytorch環境

5.1創建虛擬環境

輸入以下命令，其中的“pytorch”為環境名稱，可以根據自己喜好修改，

conda create -n pytorch python=3.6

命令運行程序跟使用Anaconda一致，中途輸入y繼續，

安裝完成后輸入，進入pytroch虛擬環境，

conda activate pytorch #再強調一遍pytorch為自己設定的環境名稱

5.2安裝pytorch

依次運行以下命令，torch的下載地址是：PyTorch for Jetson - version 1.10 now available - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums

百度網盤鏈接：https://pan.baidu.com/s/1rBoUXE4f2wZtzq6H1Jv6Xg 提取碼：5uo3

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev 
pip3 install Cython
pip3 install numpy
pip3 install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

測驗是否安裝成功，輸入python，然后在輸入以下命令，

import torch
print(torch.__version__)
print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available()))
a = torch.cuda.FloatTensor(2).zero_()
print('Tensor a = ' + str(a))
b = torch.randn(2).cuda()
print('Tensor b = ' + str(b))
c = a + b
print('Tensor c = ' + str(c))

5.3安裝torchvision

上面安裝的pytorch是1.7.0，對應 torchvision 版本是0.8.1，選擇一個檔案夾cd進入，輸入以下命令，檔案將clone到當前檔案夾，

# torch1.7.0--torchvision0.8.1
git clone --branch v0.8.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision
# 網不好的話使用下面的命令進行進行clone
git clone --branch v0.8.1 https://gitee.com/rchen1997/torchvision torchvision

下載成功后， cd進入torchvision，輸入以下命令，

export BUILD_VERSION=0.8.1
sudo python3 setup.py install 

如果出現下圖的錯誤，對setup.py檔案進行修改一下，輸入以下命令:

vim setup.py

找到 if has ffmpeg，修改后保存退出

if has ffmpeg 改為 if False

然后再次執行命令：(其實命令也不用那么嚴謹，python setup.py install照樣能運行)

sudo python3 setup.py install

在這里非常感謝Geek L 的分享，讓我的問題得以解決，Nvidia Jetson XAvier NX開發套件從裝機到pytorch環境搭建YoloV5+DeepSort+TensorRT_m0_46339652的博客-CSDN博客_jetson nx yolov5目錄1. 刷機與裝機1.1 準備VMware作業站和linux的unbuntu16.04虛擬機：2.將SD上的系統移動至SSD3. SSH配置4. 查看Jetpack版本2. 深度學習環境配置2.1 python環境配置2.1.1 安裝Miniforge(Conda的Arm代替版)2.2 配置Miniforge——偽conda環境2.3 pytorch環境配置2.3.1 查看cuda版本2.2 pytorch虛擬環境創建2.2 安裝pytorch-gp2.3 安裝torchvision二級目錄三級目錄1.https://blog.csdn.net/m0_46339652/article/details/119875117?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164406519016780274194697%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164406519016780274194697&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-119875117.pc_search_insert_ulrmf&utm_term=jetson+nx+xavier%E8%BF%90%E8%A1%8Cyolov5&spm=1018.2226.3001.4187

三、運行yolov5

在運行yolov5之前，也需要安裝其所需要的包，具體按照requirements.txt安裝即可，我將我安裝的命令下在下面：

pip install opencv-python==4.1.2
pip install tqdm==4.41.0 
pip install Pillow==7.1.2
pip install PyYAML==5.3.1
pip install requests==2.23.0
pip install scipy==1.4.1
pip install pandas==1.1.4
pip install seaborn==0.11.0 #安裝時附帶安裝matplotlib，直接安裝matplotlib不成功，玄學了
pip install scikit-build==0.11.1
pip install thop
pip install pycocotools==2.0.4

我安裝matplotlib的時候一直失敗，就先安裝了其他包，沒想到安裝seaborn的時候附帶將matplotlib裝上了，大家安裝的時候可以先安裝seaborn試試，

conda list # 可以查看已安裝的包

所有包安裝完成后，進入yolov5檔案夾，輸入以下命令，測驗是否能成功運行，

python detect.py

該博客是我配置完環境后寫的，可能有些地方寫的不好，日后想起來會進行補充，