NVIDIA Jetson Nano安装和使用Anaconda

本文介绍如何在NVIDIA Jetson Nano开发板上安装适用于aarch64架构的Archiconda。由于Anaconda未提供该架构版本,故采用GitHub上的Archiconda项目作为替代方案,详细记录了下载、安装及使用的全过程。

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NVIDIA Jetson Nano安装和使用Anaconda

情况分析

在进行Python开发时,Anaconda是一个不可或缺的工具,但是Jetson Nano开发板系统架构并非x86架构,首先查看下Jetson Nano的系统架构:

uname -u

执行结果为:

image.png

可以看到系统架构为aarch架构(Arm64),但是在Anaonda的仓库中并不存在aarch64的相关编译版本,因此需要寻找其他的替代产品。

解决方案

Archiconda

在GitHub上,有一个名为Archiconda的项目,提供了aarch64版本的Conda工具,可以直接在GitHub上进行下载,点此处直达下载地址,进入以上下载地址之后,按照需求下载相应版本即可。这里下载的版本为0.2.3,下载之后的文件为:Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

安装Archiconda

下载好相应的安装脚本之后,将其赋权为755可执行权限:

sudo chmod 755 Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

然后执行安装脚本,安装Archiconda:

./Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

进入安装程序之后,其余步骤和正常安装Anaconda一致,同意协议,选定安装位置安装,自动配置bashrc环境变量即可,安装完之后就可以使用conda命令了。

使用Archiconda

conda命令的使用方式都是一致的,首先可以先创建虚拟环境,例如Python3.7的环境:

conda create -n Python37 python=3.7

创建完成后激活(也可以配置到bashrc中默认激活)

conda activate Python37

再次使用终端时,显示环境已激活的标识即可,之后就可以正常使用conda安装想要的包了(但是你需要的包需要有aarch64的版本才行,否则只能使用whl包离线安装,要是whl包也没有那就只能放弃了)。

image.png

### NVIDIA Jetson Orin Nano 高级特性性能 #### 性能提升 NVIDIA Jetson Orin Nano 提供显著增强的计算能力效率。Orin SoC 架构集成了最新的 Arm CPU GPU 技术,使得该模块能够处理复杂的 AI 工作负载并支持多个并发神经网络操作[^4]。 #### 多媒体能力 Jetson Orin Nano 支持高达 4K 的视频编码解码,在多媒体应用程序方面表现出色。这使其非常适合用于智能摄像头、机器人视觉其他需要高效图像处理的应用场景[^5]。 #### 接口与连接选项 为了满足多样化的需求,此平台提供了丰富的接口选择,包括 PCIe Gen4、USB 3.2 千兆以太网端口等高速通信通道。这些特性增强了设备之间的互连互通性以及数据传输速率[^6]。 #### 功耗管理 尽管拥有强大的硬件配置,但通过优化设计实现了较低功耗水平下的高性能表现。这种平衡对于电池供电型移动装置尤为重要[^7]。 #### 开发者工具链 配备完整的软件栈,如 CUDA-X AI 库集合,TensorRT 加速推理引擎以及其他必要的 SDKs/IDEs 来简化开发流程。开发者可以利用这些资源快速构建原型,并将其部署到实际环境中测试运行效果[^8]。 ```python import jetson.inference import jetson.utils net = jetson.inference.detectNet("ssd-mobilenet-v2", threshold=0.5) camera = jetson.utils.videoSource("/dev/video0") # '/dev/video0' for V4L2 display = jetson.utils.videoOutput("display://0") # 'my_video.mp4' for file while True: img = camera.Capture() detections = net.Detect(img) display.Render(img) if not display.IsStreaming(): break ```
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