目录
1.配置cuda10.0和cudNN7.5环境
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库文件加入CUDA路径
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jetson xavier默认安装了CUDA10.0，但无法直接运行nvcc -V，需要将CUDA的路径写入环境变量中
#命令行输入 sudo gedit ~/.bashrc #在其中最后添加： export CUBA_HOME=/usr/local/cuda-10.0 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH #然后保存退出 #命令行输入 source .bashrc #关闭当前终端 重开 #此时CUDA导入成功，可以使用nvcc -V正确查看版本
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cuDNN7.5
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查询cuDNN版本：
cat /usr/include/cudnn_version.h |grep CUDNN_MAJOR -A 2
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Xavier虽然安装了cudNN，但没有将对应的头文件和库文件放在CUDA目录下。Xavier中cuDNN的头文件路径为：/usr/include，库文件路径为：/usr/lib/aarch64-linux-gnu
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需要手动将头文件与库文件复制到CUDA的目录下
cd /usr/include && sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include cd /usr/lib/aarch64-linux-gnu && sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
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2.更换apt-get源
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打开sources.list文件
sudo gedit /etc/apt/sources.list
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删除或注释原内容，添加下列内容(常使用其中一种即可)
#清华源 deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main universe restricted deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main universe restricted #或者中科大源 deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main universe restricted deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main universe restricted
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保存sources.list文件后使用如下命令更新
sudo apt-get update
3.创建pip虚拟环境
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安装virtualenv与virtualenvwrapper
pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper -
配置虚拟环境
#创建虚拟环境管理目录： mkdir ~/.virtualenvs #设置环境变量： sudo gedit ~/.bashrc #在.bashrc末尾添加如下内容： export VIRTUALENVWRAPPER=/usr/bin/python3 export VIRTUALENVWRAPPERVIRUALENV=/usr/local/bin/virtualenv export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh #保存退出后，运行source .bashrc使环境变量生效。 -
重开终端，创建虚拟环境（默认使用python3）
mkvirtualenv -p python3 gye -
激活虚拟环境
workon gye
4.安装cMake3.13.3
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在官网(https://cmake.org/files/v3.13/)下载cmake3.13.3
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依次用下面的命令进行安装
tar -xzvf cmake-3.13.3.tar.gz cd cmake-3.13.0 ./bootstrap make -j8 make install -
查看cmake版本
cmake --version
5.安装PyTorch1.3.0
按照链接教程安装Jetson使用的PyTorch1.3.0，下载whl文件时若本地无法下载，可以在本地挂全局代理下载，之后依次执行以下命令,适用python 3.6
wget https://nvidia.box.com/shared/static/phqe92v26cbhqjohwtvxorrwnmrnfx1o.whl torch-1.3.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
pip3 install Cython
pip3 install numpy torch-1.3.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl6.安装llvm7.0及numba0.49.0
更新源之后，按照链接步骤依次执行，具体如下：
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安装llvm及配置环境变量
sudo apt install llvm-7 cd /usr/bin/ echo "export LLVM_CONFIG=\""pwd"/llvm-config-7\"" >> ~/.bashrc echo "alias llvm='"pwd"/llvm-lib-7'" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
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安装numba0.49.0
pip install numba==0.49.0
7.配置代码仓库所需依赖库
该步骤根据具体的代码仓库要求执行，本代码仓库要求见github链接，以该仓库OpenPCDet为例，主要依赖库如下：
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安装spconv
python setup.py bdist_wheel
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安装OpenPCDet
pip install -r requirements.txt python setup.py develop
安装过程中的常见错误
解决pip安装的超时问题
由于网络连接和某些服务器问题，使用pip源安装时经常会出现超时问题，导致安装中断，需要重新安装。此时有两种解决办法
#其一 添加超时参数
pip --default-timeout=100 install -U 库名
#其二 手动在命令中包含源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 库名环境变量路径语法
配置环境变量时，生效后的路径中可能会出现两个冒号，导致环境变量未生效。因此配置时需要仔细检查.bashrc文件，配置完毕后，可以使用echo命令检查环境变量的路径是否正确：
echo $HOME
echo $CUDA_HOME
...jetson状态查看工具
#安装命令
sudo -H pip install jetson-stats
#更新命令
sudo -H pip install -U jetson-stats
#jtop命令行界面
sudo jtop
#快速查看本机的版本
sudo jetson-release -V
控制界面：
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s 启动和停止jetson_clocks服务， jetson_clocks只有在启动的前60s启动
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e 板子启动时是否启用jetson_clocks
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+和-控制NvpModel的加减
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p 和m控制风扇的转速
风扇启动
#开机后手动启动风扇，控制温度保证xavier性能，命令行输入如下命令：
sudo jetson_clocks网络连接
连接网线后，若无法连上网络，按如下步骤进行：
1.修改配置interfaces文件
#打开文件
sudo vim /etc/network/interfaces
#在原内容下添加内容
auto eth0
iface eth0 inet static
address 10.214.161.240
netmask 255.255.255.0 #子网掩码
gateway 10.214.161.1 #默认网关2.修改DNS
#打开文件
sudo vim /etc/resolve.conf
#修改文件
nameserver 127.0.0.1
nameserver 8.8.8.83.重启网络
sudo /etc/init.d/networking restart4.重新查看并确认配置
ifconfig -a最后网线端口对应eth0，手动选择该端口即可正常连接网络。
参考链接
配置cuda10.0和cudNN7.5环境：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42622181/article/details/107662855
apt-get源：https://www.cnblogs.com/gloria-zhang/p/12802995.html
pip构建虚拟环境：https://www.cnblogs.com/chjxbt/p/10517952.html
cmake安装：https://www.cnblogs.com/cumtchw/p/13549257.html
PyTorch for Jetson论坛：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-7-0-now-available/72048
llvm&&numba：https://blog.youkuaiyun.com/chrisspf/article/details/109360579
OpenPCDet其他配置：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet
pip安装超时问题：https://www.cnblogs.com/shenpings1314/p/9413646.html
jetson状态查看工具：https://github.com/rbonghi/jetson_stats
网络连接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38262728/article/details/88684820
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