在Jetson Nano B01上安装JetPack 4.6.4
【摘要】 在Jetson Nano B01上安装JetPack 4.6.4
最近Nvidia发布了JetPack 4.6.4 https://mp.weixin.qq.com/s/lbjFV1xRBXEPg4mj4x1mXQ
这个是支持Jetson Nano的。
尽管张小白有Jetson AGX Orin，但是Jetson Nano B01也是有的。
所以，不由得张小白试一试。
查看前面的文档，需要用ubuntu 18.04的X86机器上的SDK Manager来刷机。
所以张小白就找了一台18.04的虚拟机：
同样下载deb文件。
首先需要登录：
收取邮件并验证：
deb文件会自动下载完毕：
将其传到虚拟机：
执行安装
sudo apt install ./sdkmanager_1.9.3-10904_amd64.deb
照此办理：
重试：
还是不行。
那么删掉这两个文件呢？
再来：sudo apt install ./sdkmanager_1.9.3-10904_amd64.deb
按Y继续：
启动sdkmanager：
登录：
continue：
又来一次：
点击邮件后处理：
SDK Manager窗口会继续：
选择No，继续：
现在要让SDK Manager认出Jetson Nano设备。
首先，由于Jetson Nano的亚克力板子，阻挡了Recovery设置，所以无奈只能拆了：
并把原来的Sandisk 64G的TF卡拿出来。
插上新购买的Lexar 64G TF卡：
用跳线帽短接 FC-REC和GND：（这个条线帽还是从Jetson AGX Orin中拆下来，临时借用一下）
然后用USB-MicroUSB连接线连接Jetson Nano和电脑USB口：
再开启Jetson Nano的电源，等待系统进入恢复模式。
系统界面会弹出：
选择将其连接到虚拟机。
输入lsusb可以看到Nvidia Corp的设备：
此时，回到SDK Manager界面：
发现系统弹出了3个Jetson Nano的选项。
张小白这个是Jetson Nano B01 4G版本。我购买的是Jetson Nano 官方套件，所以选择第二个 developer kit
此时可以看到页面上发生了变化：
Jetpack 4.6.4就出来了。
然后不勾选 Host Machine
点击Continue：
点击continue
虚拟机硬盘又不够了。还得扩容。
cancel后，进行虚拟机硬盘扩容。
把虚拟机关机，在设置中选择硬盘，扩展到80G：
开启虚拟机。
下载gparted软件：
sudo apt-get install gparted
启动分区软件：
sudo gparted
可以看到 /dev/sda1是根文件系统的分区，还有40G未分配空间。
于是先选中 /dev/sda1，将滚动条拉满：
点击Resize：
可以看到根文件系统扩大到80G了。
点击上面的绿色的钩子，确认分区：
点击Apply：
更新成功，点击close，再点击右上角的X关闭窗口。
df查看文件系统空间：
重启sdkmanager，按照原来的方式配置一直到发现Jetson Nano设备：
如果找不到Jetson Nano，可以点击虚拟机的菜单：
选择Nvidia APX后点击连接，就会弹出找到Nano的提示：
continue：
选择accept后，点击continue：
系统提示：
点击Create
输入用户密码：
系统就开始下载和安装Jetpack了。
耐心等待。
在下载过程中，系统会弹出窗口：
选择Nano Developer kit version，Manual Setup，Pre-config，输入用户名，密码后，点击Flash：
耐心等待刷机结束。
系统又会弹出窗口：
再次选择虚拟机后：
开始通过USB安装SDK组件。
这个时候可能会报错，不要紧，耐心等待：
经过多次弹出确认窗口后，ssh错误就不再报了。
在这个时候，如果查看虚拟机的菜单，会发现Nvidia的设备名称也改成了 NVIDIA Linux for Tegra，说明这个时候TF卡已经刷成了Linux系统了。
系统开始安装组件：
安心等待所有组件都安装结束。
点击Finish退出。
拔掉电源，去掉跳线帽，连接HDMI到显示器，接上USB键盘和鼠标，重新上电：
显示器调节到HDMI输入：
输入密码后登陆：
系统弹出LOGO后，进入桌面：
按照提示操作，初始化ubuntu系统：
查看下能耗模式：MAXN
连接WiFi网络：
无线网络连接成功。
打开终端，ifconfig查看无线网卡的地址：
打开MobaXterm设置终端：
连接成功。
查看预装软件的版本：
gcc和g++ 7.5
opencv 4.1.1
python3 3.6.9
安装pip：
sudo apt install curl
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
sudo python3 get-pip.py
根据提示：
curl https://bootstrap.pypa.io/pip/3.6/get-pip.py -o get-pip36.py
sudo python3 get-pip36.py
再次查看pip版本：
安装jtop：
sudo pip3 install jetson-stats
sudo jtop
查看GPU状态：
CPU:
内存：貌似用了不少。
info：
这里面还能看到不少信息，比如CUDA版本是10.2，cuDNN版本为8.2.1，TensorRT版本为 8.2 OpenCV是没有CUDA支持的4.1.1，Jetpack是4.6.4，L4T是32.7.4等等。
这也是张小白第一次使用SDK Manager给Jetson Nano B01刷机，以前用的都是官方镜像和卖家提供的镜像，还有CUDA训练营提供的镜像。好在有前面Jetson AGX Orin的刷机经验，现在这个好像也不算太难。
只是要提醒自己，别忘了把跳线给Orin还回去。
（全文完，谢谢阅读）
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