最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。

1、jetson nano变化

之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的

就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了

最大的区别就是原来使用那个烧录软件给sd卡烧录的方案不能用了，得用专门的工具来烧录了。

具体参考：
https://blog.csdn.net/weixin_43034503/article/details/128064875?spm=1001.2014.3001.5502

2、刷镜像

先把虚拟机的USB3.0兼容打开

下载虚拟机的刷机软件，这里我用的是ubuntu18.0
https://developer.nvidia.com/sdk-manager
这里用deb的包下载下来，然后传到虚拟机用dpkg安装即可

打开了是这样的

刷镜像之前先把这两个引脚短接

连接USB口到电脑

之后就按照步骤一个个安装即可

（需要注意，这个过程会比较漫长，等进度即可）

3、换到sd卡或者USB来跑

这个板子板载的emmc只有16个g，这个是不够的，不知道官方怎么会有这种设计，放一些深度学习的包，例如cuda和cudnn都安装不下去，因此需要扩充一下容量，需要一个脚本来完成系统迁移

需要去github上找一个这样的插件（将这个脚本放到jetson nano中）

里面是上面的那些脚本，之后执行下面的命令，后面的设备名是USB的设备名（这个过程也比较长，15-30分钟吧，甚至更长）

./copyRooToUSB.sh -p /dev/sda1

执行完之后，进入下面的路径，Other Locations > Computer > boot > extlinux，把路径改为USB的设备路径

之后重启USB设备，再输入df -h, 第一行显示的是/dev/sda1，最后一行显示的是/dev/mmcblk0p1，这跟修改extlinux.conf之前是相反的。至此，说明Nano现在使用了U盘启动，进入了Nano USB系统。

4、跑模型

这个过程基本是跟着我之前的文章一样的过程，具体参考我的这篇文章：
jetson nano上手记录

上面这篇文章就是跑tensort加速yolo的过程了，但是这个也只是跑的别人的模型，我们的目标是跑通自己的模型，下面就来记录下怎么跑通自己的模型。

同时可以参考这部分文章
https://blog.csdn.net/weixin_54603153/article/details/120226231

https://blog.csdn.net/qq_51963216/article/details/121032566

https://blog.csdn.net/qq_44360908/article/details/122788806

5、训练自己的模型

这里主要是参考：
https://blog.csdn.net/weixin_54603153/article/details/119980266?spm=1001.2014.3001.5501

搭载深度学习环境见这篇文章
https://blog.csdn.net/weixin_46214675/article/details/114092553

数据集制作部分参考这个
https://blog.csdn.net/weixin_52939176/article/details/122554179?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2_defaultbaidujs_baidulandingword~default-1-122554179-blog-121076226.235%5ev39%5epc_relevant_anti_t3&spm=1001.2101.3001.4242.2&utm_relevant_index=4

对于文中cmake的下载，参考：
https://cmake.org/files/v3.19/

训练的参考
https://www.bilibili.com/video/BV1254y1R7FW/?vd_source=f5fd730321bc0e9ca497d98869046942

最后重点是参考这个
https://blog.csdn.net/weixin_54603153/article/details/120042925