文章目录
- 一、概述：Jetson Nano深度学习环境构建全景图
- 为什么选择Jetson Nano？
- 环境配置的挑战与解决思路
- 二、部署流程：从系统刷机到AI框架配置的完整路径
- 2.1 Jetson Nano刷机流程
- 2.1.1 刷机前的准备工作
- 2.1.2 系统镜像选择
- 2.1.3 刷机操作步骤
- 2.1.4 刷机常见问题解决
- 2.2 CUDA配置
- 2.2.1 CUDA环境变量设置
- 2.2.2 验证CUDA安装
- 2.3 换系统源
- 2.3.1 使用鱼香ROS一键换源
- 2.3.2 手动更换系统源
- 2.3.3 更新软件包列表
- 2.4 Archiconda配置、创建
- 2.4.1 Archiconda安装
- 2.4.2 创建虚拟环境
- 2.4.3 激活虚拟环境
- 2.5 pip换源
- 2.5.1 设置pip镜像源
- 2.5.2 验证pip源设置
- 2.6 YOLOv5环境配置
- 2.6.1 YOLOv5依赖库安装
- 2.6.2 PyTorch与TorchVision安装
- PyTorch安装前的依赖配置
- 下载预编译的PyTorch wheel文件
- 编译安装TorchVision
- 验证PyTorch安装
- 2.6.3 PyQt5配置
- 2.6.4 TensorRT配置
- 2.6.5 CMake配置
- 2.6.6 相机SDK配置
- 安装pybind11
- 下载并配置相机SDK
- 编译安装SDK
- 配置设备规则
- 测试相机
- 2.6.7 其他必要依赖安装
- PyCUDA安装
- 三、深入理解：YOLOv5在Jetson Nano上的工作原理
- 3.1 YOLOv5架构及性能特点
- 3.2 TensorRT优化原理
- 3.3 3D相机数据处理流程
- 四、性能优化：让YOLOv5在Jetson Nano上跑得更快
- 4.1 模型剪枝与量化
- 4.2 系统级优化
- 4.3 推理框架选择
- 五、故障排除：常见问题与解决方案
- 5.1 内存不足问题
- 5.2 依赖冲突问题
- 5.3 TensorRT转换失败
- 5.4 相机连接问题
🔍本教程特点：
- 完整覆盖从系统刷机到深度学习框架部署的全流程
- 详细解释每个步骤背后的原理和可能遇到的问题
- 包含奥比中光3D相机的配置方法（这在网上很难找到完整教程）
- 提供针对常见错误的解决方案和优化建议
无论你是AI初学者还是有经验的开发者，这份指南都能帮你避开环境配置中的各种陷阱，直接进入开发阶段。接下来，让我们一步步揭开Jetson Nano AI开发环境的神秘面纱！
一、概述：Jetson Nano深度学习环境构建全景图
Jetson Nano是NVIDIA推出的嵌入式AI开发板，凭借其强大的GPU计算能力和完善的软件生态系统，成为边缘AI部署的理想平台。本教程源于作者团队参加2024中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛机器人先进视觉3D识别赛道的实战经验，是一份经过验证的环境部署指南。
为什么选择Jetson Nano？
Jetson Nano具有以下优势：
- 强大的计算性能：搭载128核Maxwell GPU，可以高效运行深度学习模型
- 低功耗设计：最低仅需5W功率，适合移动
