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论文Jetson-Nano-Ubuntu-20-image 项目介绍
项目概述
Jetson-Nano-Ubuntu-20-image 项目提供了一种专为 NVIDIA Jetson Nano 开发板设计的操作系统镜像。此镜像基于 Ubuntu 20.04，并预装了 OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等深度学习工具，帮助用户在嵌入式环境下进行快速开发和部署人工智能应用。
项目更新
该项目一直保持着持续的更新，以保证提供最新的功能和性能改进：
- 2023年9月17日更新：刷新了 Ubuntu 20.04 并添加了 WiFi 支持，同时减小了 xz 压缩档案的大小。
- 2023年9月6日更新：引入了新的分段图像下载方式。
- 2023年7月15日更新：更新了 OpenCV 至 4.8.0 版，PyTorch 更新至 1.13.0，TorchVision 更新至 0.14.0，并新增了 TensorRT 8.0.1.6 版本的支持。
安装指南
要安装该镜像，用户需要至少32GB的SD卡进行镜像存储。首先从项目提供的下载链接获取 JetsonNanoUb20_3b.img.xz 压缩文件，并使用工具如 Raspberry Pi Imager 或 balenaEtcher 将其烧录到SD卡中。然后将SD卡插入Jetson Nano，即可开始使用。初始登录密码为“jetson”。
分段下载选项
由于整个镜像文件较大（约9.3GB），若网络条件不佳，用户可以选择下载分段文件（每段700MB），以便更方便地进行下载和管理。
预装软件
除了操作系统本身，该镜像还预装了一系列深度学习和管理工具，包括：
- OpenCV 4.8.0：用于计算机视觉任务。
- TensorFlow 2.4.1 和 PyTorch 1.13.0：两个主要的深度学习库。
- TensorRT 8.0.1.6：用于优化和加速深度学习推理。
- Jtop 4.2.1 和 TeamViewer aarch64 15.24.5：用于系统监控和远程管理。
使用提示
建议用户使用 GParted 工具扩展SD卡上的分区，特别是选择较大容量的SD卡时，以便有足够的空间进行深度学习开发。此外，对于需要在 Python 中同时使用 TensorFlow 和 OpenCV 的用户，建议先导入 OpenCV 以避免内存分配错误。
开发者建议
对于希望在 Jetson Nano 上进行无头系统（无需显示界面）配置的用户，项目提供了一系列命令来简化系统到无头模式。为了更好地利用外部存储，用户也可以考虑使用外部 SSD 作为操作系统和软件存储。
通过 Jetson-Nano-Ubuntu-20-image 项目，开发者能够快速启动和运行深度学习、计算机视觉及相关应用，非常适合对计算性能和便利性有较高要求的嵌入式系统开发者。
