Jetson Nano深度学习实践：图片分类与系统环境搭建

"本文主要介绍了如何在Jetson Nano平台上实现基于深度学习的图片分类，包括系统安装、环境搭建、模型介绍以及目标检测的基本步骤。作者参考了简书和CSDN上的多篇文章，并强调了对原文的引用需遵循版权规定。文章详细列出了Jetson Nano的系统安装和环境配置过程，如SD卡格式化、系统烧录、硬件连接及电源选项等，并提供了更换apt源的教程。" 在Jetson Nano上进行深度学习的图片分类涉及多个关键知识点： 1. **Jetson Nano系统安装与环境搭建**：首先，需要使用SDCardFormatter或Windows10自带工具对SD卡进行格式化，然后通过balenaEtcher将Jeston Nano的系统镜像烧录到SD卡中。安装完成后，将SD卡插入nano的SD卡槽，设备即可启动。电源供应可以选择USB 2A或5V 4A的适配器。在硬件配置上，还可能涉及到风扇、输入法等设置，具体可参考链接提供的文章。 2. **更换Ubuntu apt源**：为了提高软件包的下载速度和稳定性，通常需要更换为国内的镜像源。文中给出了将apt源更改为USTC镜像源的步骤，包括使用`sudo vi /etc/apt/sources.list`编辑文件，添加指定的镜像源地址。 3. **深度学习环境搭建**：Jetson Nano通常会安装TensorFlow、Keras等深度学习框架，用于模型训练和推理。安装这些框架时，可能需要考虑其版本兼容性以及针对Jetson Nano的优化。 4. **分类模型简介与构建**：文中可能涉及VGG19等预训练模型，这些模型在计算机视觉任务中表现出色，可以用于图像分类。通过迁移学习，可以利用预训练模型的权重作为初始参数，对特定任务进行微调。 5. **目标检测简介与构建**：目标检测是深度学习中的另一个重要任务，它不仅需要识别图片中的物体，还要定位出物体的位置。常见的目标检测模型有YOLO、SSD等，这些模型可以与分类模型结合，实现更复杂的视觉应用。 6. **代码实现与调试**：在Jeston Nano上编写和运行深度学习代码可能涉及到CUDA、cuDNN等GPU加速库的使用，同时，代码的优化对于Jetson Nano这样的嵌入式设备来说非常重要，以确保在有限的计算资源下能高效运行。 7. **版权与引用规范**：作者强调，使用或引用本文内容时需联系本人并署名，尊重知识产权。 在实际操作中，读者需要具备一定的Linux基础和Python编程能力，同时了解深度学习的基本概念。通过按照文中的步骤操作，可以在Jetson Nano上建立一个基本的深度学习环境，实现图片分类和目标检测等功能。