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首先按照我的其它博客完成jetson nano 基础环境的配置。然后就可以对深度学习框架进行安装。

文章目录1、外观2、Jetson Nano的规格3、Jetson Noao 激活4、 安装系统包和prerequisites4.1增加交换空间大小4.2 ssh远程连接nano并设置最大功率4.2.1 远程连接nano4.2.2 切换高低功率4.2.3 更新系统并移除无用软件4.3 安装系统所需的包4.3.1配置系统级的安装包4.3.2 配置python环境4.3.3 系统工具jtop和nvidia-smi的结合5.2 模型下载和pytorch相关安装5.3 验证pytorch 和torchvision5.

文章目录1、连接SD卡到主机2、对SD卡模型进行备份3、系统的恢复当我们在jetson nano上将系统及环境配置好以后，在各种研究试验时，有可能将原环境破坏，工作内容丢失，所以很有必要将原始基础的准备好的环境进行备份。备份好系统以后一是可以恢复工作，二是可以将备份好的环境用到新的机器上，必竟每次搭环境很费时费力。具体的流程如下文。1、连接SD卡到主机将装好系统的SD卡通过读卡器连接主机。通过命令要看SD卡：sudo fdisk -l结果如下：会有很多内容，可以在插入SD卡前后分别执行该命

SD卡在安装某一版本的Linux系统后，会被分区，该SD卡可以被用到给树莓派或jetson nano;当SD卡有新的用途时，需要对SD卡进行格式化，但将插入SD卡的读卡器插到电脑，在windows文件系统中无法查看到，所以新的用途时，或者重新烧录linux系统前，或者之前烧录的系统有误时，需要重新格式化。...

本篇文章会介绍jetson nano系统的安装及python环境的搭建，包括Tensorflow,keras,scikit-learn,TensorRT等工具的安装使用。