Jetson-Orin-Nano开发指南记录

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2 分钟

Jetson-Orin-Nano开发指南记录

2025-07-08

2025-07-11

How-to

Jetson

/

Orin-Nano

1 换源#

1.1 验证架构和源兼容性#

检查系统架构：

1
uname -m

如果是 aarch64 或 arm，必须使用 ubuntu-ports 镜像源（如清华、中科大）。
如果是 x86_64，可直接用普通 Ubuntu 源。
这里 Jetson 为 aarch64
查看源

1
ls -la /etc/apt/sources.list.d/

1.2 两种换源方式#

1.2.1 方式 1.鱼香 ROS 一键换源#

1
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

NOTE
不要清除第三方源: 这样会把 nvidia 源配置文件给删除

1.2.2 方式 2.输入以下代码换源#

1
# 备份原有源
2
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
3
# 使用 sed 替换为清华镜像源（适用于 ARM）
4
sudo sed -i 's|ports.ubuntu.com/ubuntu-ports|mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports|g' /etc/apt/sources.list
5
# 更新软件列表
6
sudo apt update

如果换源后出现问题，恢复备份：

1
sudo cp /etc/apt/sources.list.bak /etc/apt/sources.list
2
sudo apt update

2 Jupyter Lab 的安装与使用#

步骤 1: 更新 pip3 并安装 jupyter lab

1
sudo -H pip3 install --upgrade pip
2
pip3 install jupyter jupyterlab
3
sudo reboot

步骤 2: 生成 jupyter lab 配置文件

1
jupyter lab --generate-config

1
会生成.jupyter文件,其文件夹下有jupyter_lab_config.py配置文件

1
# 查看jupyterlab位置
2
which jupyter-lab
3
# 输出
4
/home/k/.local/bin/jupyter-lab

1
sudo nano /etc/systemd/system/jupyter.service
2
#添加以下
3
[Unit]
4
Description=Jupyter lab
5
After=network.target
6

7
[Service]
8
Type=simple
9
User=k
10
ExecStart=/home/k/.local/bin/jupyter-lab --port 8888 --no-browser
11
WorkingDirectory=/home/k/
12
Restart=always
13

14
[Install]
15
WantedBy=multi-user.target
16

17
#启动服务
18
sudo systemctl enable jupyter.service
19
sudo systemctl start jupyter.service
20

21
#检查是否运行
22
sudo systemctl status jupyter.service
23
##输出(active (running))

3 部署深度学习#

3.1 构建 Jetson-inference 环境#

步骤 1.下载必要的依赖库

1
sudo apt-get update
2
sudo apt-get install git cmake

步骤 2.下载项目包

1
git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference.git
2
cd jetson-inference/
3
git submodule update --init

步骤 3.下载 Python 项目包

1
sudo apt-get install libpython3-dev python3-numpy

步骤 4.使用 CMake 进行配置

1
cd  jetson-inference
2
mkdir build
3
cd build
4
cmake ../

中途跳出安装 pytorch,选择跳过,后面安装 (可选)

步骤 5.编译项目

1
cd jetson-inference/build
2
make
3
sudo make install
4
sudo ldconfig

3.2 安装 Pytorch 人工智能框架 (迁移学习重新训练网络)(可选)#

1
cd jetson-inference/build
2
./install-pytorch.sh

4 Hello AI Word 图像分类推理#

开启一个终端输入

1
#针对CSI摄像头
2
imagenet
3
#or
4
imagenet.py

1
#针对USB摄像头
2
imagenet /dev/video0
3
#or
4
imagenet.py /dev/video0

Jetson-Orin-Nano开发指南记录

https://blog.fuxieyi.top/posts/jetson-orin-nano开发指南记录/

作者

谢懿Shine

发布于

2025-07-08

许可协议

CC BY-NC-SA 4.0

Jetson系统烧入过程(以Orin-Nano为例)

以RKNN系列模型为例，训练一个yolov7的目标检测模型

3.1 构建 Jetson-inference 环境

3.2 安装 Pytorch 人工智能框架 (迁移学习重新训练网络)(可选)

4

4 Hello AI Word 图像分类推理

1 换源#

1.1 验证架构和源兼容性​​#

1.2 两种换源方式#

1.2.1 方式 1.鱼香 ROS 一键换源#

1.2.2 方式 2.输入以下代码换源#

2 Jupyter Lab 的安装与使用#

3 部署深度学习#

3.1 构建 Jetson-inference 环境#

3.2 安装 Pytorch 人工智能框架 (迁移学习重新训练网络)(可选)#

4 Hello AI Word 图像分类推理#

1.1 验证架构和源兼容性#