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Jetson Nano 开发环境检查

作者:互联网

        在进一步开始学习时,我们得检查一下手中的Jetson Nano开发板里的系统镜像中到底有啥环境,这一点非常重要,如果不知道系统镜像中有什么环境,可能会在后续的学习中做一些无用功。非常开心的是,官方给的系统镜像中JetPack,cuda,cudnn,opencv等都已经安装好,并有例子,这些例子安装路径如下所示,大家可以自行查看。

TensorRT /usr/src/tensorrt/samples/

CUDA /usr/local/cuda-10.2/samples/

cuDNN /usr/src/cudnn_samples_v8/

VisionWorks /usr/share/visionworks/sources/samples/ /usr/share/visionworks-tracking/sources/samples/ /usr/share/visionworks-sfm/sources/samples/

OpenCV /usr/share/opencv4/samples/

安装JTOP查看系统资源占用情况

        由于系统中并没有安装pip3,所以得先安装一下pip3。

sudo apt-get install python3-pip

        随后安装JTOP

sudo pip3 install jetson-stats

        打开JTOP,查看系统资源占用情况。点击下方栏目,可以查看CPU、GPU等具体的运行情况。

sudo jtop

检查CUDA

      虽然已经预装好了CUDA,但是我们运行nvcc -V的时候会发现系统查找不到命令,需要我们自行配置环境。

  

        先查看一下,cuda的bin目录下是否有nvcc,发现存在。

sudo gedit ~/.bashrc  #进入配置文件; 在最后面添加以下两行: 

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

         保存后要source一下生效,然后再执行nvcc -V,可以得到版本号。

source ~/.bashrc

nvcc -V

检查OPENCV

        Jetson-nano中已经安装了OpenCV4.1.1版本,可以使用命令检查OpenCV是否安装就绪

pkg-config opencv4 --modversion

        还有一种办法就是直接python里import一下就知道了。可见在python2和3中都已安装编译完成。

 检查cuDNN

        Jetson-nano中已经安装好了cuDNN,并有例子可供运行,我们运行一下例子,也正好验证上面的CUDA。

cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/

#进入例子目录

sudo make     #编译一下例子

        哦天那,报错了。尝试解决一下。

sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev

        然后重新编译运行。

sudo make

./mnistCUDNN

        测试通过,没啥问题了,可以继续进行下一步的学习了。 

 

 

 

 

标签:Nano,检查,sudo,usr,samples,Jetson,安装,cuda
来源: https://blog.csdn.net/qq_44360908/article/details/122763160