最近使用Jetson开发频率较高这里将一些基本开发组件的安装进行记录。开启Super模式关于Super模式的详细介绍https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/nvidia-jetpack-6-2-brings-super-mode-to-nvidia-jetson-orin-nano-and-jetson-orin-nx-modules/烧录Super模式参考https://blog.csdn.net/weixin_53225103/article/details/147013722Super模式实际上是通过对GPU、内存和CPU的时钟解锁更高的频率以此提高开发板的性能。开启Super模式后Jetson Orin NX可以使用更高的40W参考功率模式以及不设上限的MAXN Super模式。开启Super模式与正常烧录最大的区别就是在使用sdkmanager下载完系统后需要进入到系统的文件夹中在该路径中输入以下命令sudo./tools/kernel_flash/l4t_initrd_flash.sh --external-device nvme0n1p1\-ctools/kernel_flash/flash_l4t_t234_nvme.xml-p-c bootloader/generic/cfg/flash_t234_qspi.xml\--showlogs--networkusb0 jetson-orin-nano-devkit internal命令来自这里选择的是Jetson Orin Nano Developer Kit (NVMe)https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r36.4.3/DeveloperGuide/IN/QuickStart.html烧录完之后第一次启动可能会出现无法启动的现象并且出现A start job is runningforend-user configureation after initial OEM installation如果出现了的话再重启一下就可以了。如果不知道自己的Jetpack是否已经是能够开启Super模式在命令输入jtop会显示已经是Super的Jetpack了。可能是由于我这里烧录的是最新版的Jetpack6.2.1显示Jetpack NOT DETECTED但是不影响正常使用就先不管了。无线网络配置如果要使用无线网卡需要安装驱动因此首先需要通过网线为Jetson联网。可以直接将网线插到路由器上也可以插到带网的电脑上但是需要开启共享详情可以自己搜一下。想让Jetson联网还有其他的办法例如使用USB等这里使用了最简单的方式。联网后安装驱动我这里安装的是AX200无线网卡的驱动AX210也适用sudoaptupdate# 更新系统源否则无法找到驱动sudoaptinstall-yiwlwifi-modulessudomodprobe iwlwifi# 开启无线网卡模块无法使用浏览器问题https://zhuanlan.zhihu.com/p/1936952595513049503在刷完机后系统的浏览器无法使用点击但是无法运行刷机后snap版本是2.7.0Jetson内核与snap2.7.0不兼容所以用snap2.7.0安装chrome/firefox后所以导致问题。修复方法是回退到与Jetson兼容的旧版本 Snap安装Snap 2.68.5并锁定使其不会被snap或apt更新snap download snapd--revision24724sudosnap ack snapd_24724.assertsudosnapinstallsnapd_24724.snapsudosnap refresh--holdsnapdAnaconda安装Anaconda的下载推荐使用清华源下载速度更快https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Jetson是ARM内核的处理器这里选择基于ARM的最新版本这里列出一些常用的命令记忆力不好太久没用会忘掉创建虚拟环境conda create-nenv_namepython3.8激活/切换虚拟环境conda activate env_name删除虚拟环境conda remove-nenv_name--all检索指定包的安装情况conda search pkg_name安装包condainstallpkg_nameX.X.X更新包的版本到最新conda update pkg_name卸载包conda uninstall pkg_namePytorch安装由于Jetpack自带了CUDA12.6为了安装与之匹配的Pytorch这里新建了一个Python3.10的环境conda create-nmyTorchpython3.10如果不知道CUDA版本输入nvidia-smi进入当前环境之后只需要输入以下命令就可以完成Pytorch的安装pip3installtorch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126https://pytorch.org/get-started/locally/安装完成后测试是否能够正常使用importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())print(torch.backends.cudnn.version())打印输出为2.9.0cu126 True91002
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