jetson nano 如何连接到虚拟机进行刷机

<think>好的，用户想了解如何在Jetson Nano上安装Linux系统及相关套件，以及配置视觉开发环境。首先，我需要回忆一下相关的步骤，并结合提供的引用资料来确保准确性。 根据引用[1]，Jetson Nano的刷机过程需要准备TF卡和烧录工具，比如Etcher。镜像下载后需要烧录到TF卡中，然后启动设备。引用[2]提到使用SDK Manager在Ubuntu系统下进行烧录，可能需要虚拟机安装Ubuntu。而引用[3]指出Jetson Linux BSP包含必要的软件，需要从NVIDIA官网下载。 首先，用户需要准备硬件，比如至少32GB的TF卡和读卡器，以及稳定的电源。然后下载官方镜像，使用Etcher烧录。这部分步骤在引用[1]中有说明。接下来，烧录完成后启动设备，进行初始设置，如语言、时区、用户名等。 安装系统后，可能需要配置深度学习环境，比如安装JetPack SDK，其中包含CUDA、cuDNN等工具。引用[1]提到深度学习组件的配置，需要更新源并安装必要的库。此外，安装OpenCV和PyTorch也是视觉开发的一部分，这里需要根据Jetson Nano的架构选择正确的版本，比如使用JetPack自带的OpenCV或从源码编译。 用户可能还需要配置ROS，如引用[1]中的ROS安装步骤，但用户的问题中没有明确提到ROS，所以可能需要询问是否需要这部分。不过用户的问题是关于视觉开发环境，所以可能包括ROS，但需要确认。不过根据用户的问题，重点是在Linux系统和Jetson套件，以及视觉环境，所以应该涵盖JetPack、CUDA、OpenCV等。 另外，镜像克隆和重烧写在引用[1]中提到，可以作为高级步骤，但用户可能更需要基础安装步骤。因此，在回答中应该分步骤详细说明，从准备工具到系统安装，再到环境配置。 需要检查是否有遗漏的步骤，比如SDK Manager的使用是否需要虚拟机安装Ubuntu，如引用[2]所述。如果用户是在Windows或Mac环境下，可能需要通过虚拟机进行烧录，这部分需要说明。 最后，生成相关问题时要围绕安装步骤、常见问题、优化配置等，帮助用户深入理解可能遇到的问题和下一步的学习方向。</think>### Jetson Nano安装Linux系统及配置视觉开发环境步骤 --- #### **一、准备工作** 1. **硬件准备** - Jetson Nano开发板 - 32GB以上TF卡及读卡器（推荐UHS-I速度等级） - 5V/4A电源适配器（避免供电不足） - HDMI显示器、USB键鼠（首次启动需外接设备） 2. **软件工具** - 下载官方镜像：从[NVIDIA开发者网站](https://developer.nvidia.com/embedded/downloads)获取Jetson Nano SD卡镜像（如`Jetson Nano Developer Kit SD Card Image`）[^3]。 - 烧录工具：使用[Balena Etcher](https://www.balena.io/etcher/)或`SD Card Formatter`格式化并烧录镜像。 --- #### **二、烧录Linux系统到TF卡** 1. **格式化TF卡** - 使用`SD Card Formatter`彻底格式化TF卡（选择覆盖格式化为FAT32）。 2. **烧录镜像** - 打开Balena Etcher，选择下载的`.img`镜像文件，指定TF卡路径，点击“Flash!”开始烧录（约10-20分钟）[^1]。 --- #### **三、首次启动与初始配置** 1. **启动系统** - 将TF卡插入Jetson Nano，连接显示器、键鼠及电源。 - 开机后按照提示设置语言、时区、用户名及密码。 2. **系统更新** ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` --- #### **四、安装Jetson Nano开发套件** 1. **JetPack SDK安装** - JetPack包含CUDA、cuDNN、TensorRT等深度学习库。 - 通过NVIDIA SDK Manager安装（需Ubuntu主机或虚拟机）[^2]： - 在Ubuntu中下载SDK Manager，登录NVIDIA账号。 - 选择Jetson Nano型号及所需组件（如OS、CUDA、VisionWorks）。 - 根据提示连接Jetson Nano进入恢复模式，完成刷机。 2. **验证CUDA环境** ```bash nvcc --version # 查看CUDA版本 ``` --- #### **五、配置视觉开发环境** 1. **安装OpenCV** - 预编译版本（推荐）： ```bash sudo apt install libopencv-python ``` - 或从源码编译（支持GPU加速）： ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv && mkdir build && cd build cmake -D WITH_CUDA=ON .. make -j4 && sudo make install ``` 2. **安装PyTorch/TensorFlow** - 使用NVIDIA提供的预编译包： ```bash # PyTorch for Jetson wget https://nvidia.box.com/shared/static/.../torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl pip3 install torch-*.whl # TensorFlow sudo apt install libhdf5-serial-dev hdf5-tools

Jetson Nano刷机SDK的过程可以分为以下几个步骤。首先，需要下载并安装SDKManager软件。在SDKManager中，勾选需要刷入的系统OS和SDK组件，如果只想刷入系统OS，则需要先确保已经刷入了系统OS。由于Jetson Nano自带的EMMC容量有限，无法安装SDK，所以只能选择刷入系统OS。接下来，通过EMMC启动引导至USB启动，这样可以利用USB存储空间来安装SDK。在SDKManager中，选择文件下载路径并勾选协议，然后等待烧录文件下载完成。接下来，需要将Jetson Nano进入系统REC刷机模式。将跳线帽连接到FC REC和GND引脚，然后将HDMI显示屏、鼠标、键盘和microUSB数据线连接到Jetson Nano上，最后接入电源。开机后，Jetson Nano会自动进入REC刷机模式。最后，在虚拟机Ubuntu18.04的SDKManager软件中选择Target Hardware为Jetson Nano modules，选择需要的JetPack版本，例如4.6版本，然后可以开始刷机过程。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [JetsonNano学习（一）SDKManager系统烧录](https://blog.csdn.net/weixin_45463952/article/details/124060719)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]