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Jetson TX2 挂载硬盘 : https://blog.csdn.net/Code_Mart/article/details/82228350
Jetson TX2 安装 Tensorflow : https://blog.csdn.net/Code_Mart/article/details/82260271

Introduce
JetSon系列是Nvidia公司推出的面向无人智能化领域的嵌入式平台，这块嵌入式板子的出现使得我们可以在边缘设备上处理复杂数据，实现人工智能。

Jetson TX2 模块
它是一台模块化 AI 超级计算机，采用 NVIDIA Pascal™ 架构。更棒的是，它性能强大，但外形小巧，节能高效，非常适合机器人、无人机、智能摄像机和便携医疗设备等智能边缘设备。它支持 Jetson TX1 模块的所有功能，同时可以铸就更大型、更复杂的深度神经网络。

技术规格

资料来源：NVIDIA JESTSON
PS：如果你是大学在校生或者从事科研工作，可以考虑教育折扣（某宝上5000+，教育折扣不到3000）

Requirements
一台主机，OS为Ubuntu 14.04/16.04（下文将其称为Host，此外，我所用HOST的系统为Ubuntu 16.04）
HDMI转VGA转换器（TX2只提供了HDMI接口）
USB HUB（TX2 只提供一个USB接口和一个Micro USB接口，但是当你需要刷机时，该Micro USB接口另有它用）

Installation
####1.1 安装Jetson TX2
开箱之后，你会得到以下物品：

1. 嵌入式主板 X1
2. 电源适配器 X1
3. 天线 X2
4. USB线 X1
5. Micro USB线 X1
6. 电源线 X1
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将其完全装好后，应该如下图所示：

1.2 进入自带系统
Jetson TX2 自带ubuntu 16.04 系统，首次开机时，进入的是以nvidia用户登录的Ubuntu命令行界面。如果要使用图形化界面，需要安装Nvidia Linux驱动，Nvidia 驱动安装通过输入密码，切换ROOT权限用户（username:nvidia, password:nvidia）。
输入密码后，按照屏幕上的所提示的信息，输入以下命令即可：

cd /home/nvidia/NVIDIA-INSTALLER
./installer.sh
reboot
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1.3 在 Host 上安装 JetPack 3.3
注册 NVIDIA 账号
下载 JetPack 需要先注册 NVIDIA Developer 账号。

下载 JetPack 3.3
进入官网，下载 JetPack 3.3；在下载的同时，可以去参考官方教程。
此外，如果无法下载，此处放上百度云链接： JetPack 3.3。

运行 JetPack 3.3 安装程序
待 JetPack-L4T-3.3-linux-x64.run 下载完成后，我们先在主目录下创建一个JetPack文件夹，并将其放入该文件夹。
进入该文件夹，更改该文件的权限并运行该文件：
chmod +x ./JetPack-L4T-3.3-linux-x64.run
./JetPack-L4T-3.3-linux-x64.run
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4. 选择所需安装资源
下载各种包，包括Ubuntu系统、CUDA8.0、cuDNN6.0、TensorRT2.1、VisionWorks1.6、OpenCV2.4.13等基本常用的工具，如果不需要装，就选中该项，点右上角的Clear Actions。如：如果不重装系统，则将下图红框里的内容不装。一般都是直接下一步。

在下载期间，可以查看 Jetson TX2 和 HOST 的的 IP 地址，并确保两者能互相通信。
此外，如果出现下载错误提示，可以先点 back，再点击 next，程序会接着之前的进度继续下载。

1.4 将软件加载至Jetson TX2
当 Host 下载好所有包，并安装完毕后，会如下图所示：

点击 next，并将 Jetson TX2 的 IP 地址，账号以及密码填写进去：

接着，程序将所有资源加载至 Jetson TX2中。

如果之前选择资源时，选择了重装系统，则需进行额外步骤，文章末尾所提供的其他博文对此有进行介绍
####1.5 检查
以上步骤完成后，需重启Jetson TX2，再打开终端，分别输入以下命令，已查看所需包是否安装成功：

nvcc -C
pkg-config --modversion opencv
g++ -version
cmake --version
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一般来说，重启之后，CUDA 已经安装完毕，如果终端报错，可能是因为路径设置的问题。
我们需要在 Jetson TX2 上设置环境变量，打开终端，在主目录下输入该命令：

sudo gedit /etc/bash.bashrc
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并在文件的末尾加入如下命令：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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运行视频目标检测 Demo
安装成功后，重启 TX2，连接键盘鼠标显示器，就可以跑 Demo 了。

海面模拟
cd ~
cd NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/aarch64/linux/release/
./oceanFFT
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2. 车辆识别

cd ~
cd tegra_multimedia_api/samples/backend
./backend 1 ../../data/Video/sample_outdoor_car_1080p_10fps.h264 H264 --trt-deployfile ../../data/Model/GoogleNet_one_class/GoogleNet_modified_oneClass_halfHD.prototxt --trt-modelfile ../../data/Model/GoogleNet_one_class/GoogleNet_modified_oneClass_halfHD.caffemodel --trt-forcefp32 0 --trt-proc-interval 1 -fps 10
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References
Jetson TX2 刷机并安装JetPack3.1
Nvidia Jetson TX2刷机过程
TX2从入门到放弃学习笔记（1）-基础
Jetson TX2 开机测试及刷机
Jetson TX2安装Jetpack 3.0注意事项
nvidia jetson TX2配置caffe
Jetson TX2入门之开箱刷机跑demo
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作者信息：
CSDN：Code_Mart
Github：Bojack-want-drink
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作者：Code_Mart
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/Code_Mart/article/details/82153931
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