原作 Interogativ

郭一璞 编译

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

英伟达Jetson Nano，作为老黄家最便宜的硬件，只要99美元。

看到便宜就想捡，拿到手怎么玩？

在家里制造机器人、汽车和汽车DIY语音控制窗帘必须先安装轮子。

如果你使用的框架是PyTorch，那你最好再装一个Fast.ai。

Fast.ai是在PyTorch非常好用的深度学习库来自MOOC平台Fast.ai，只要一个API，它包含了所有常见的深度学习应用。

那么，拿到Jetson Nano之后，如何部署轮子？一个名字Interogativ用户使用它PyTorch 1.0和Fast.ai 1.0的攻略发布了Fast.ai量子位全文编译如下：

英伟达Jetson Nano，配备了ARM Cortex A57处理器和4G内存，CUDA和PyTorch两者都可以在上面运行，这个开发板有不可思议的价值。

当然，截至2019年4月，你也可以用它来运行最新最好的PyTorch和Fast.ai版本，这是一个策略。这个策略只适用于Python 假如你没有Linux不知道如何使用经验SSH，不知道IP网络原理或IP不建议使用此策略安装地址。

软硬件准备

1.花99美元买一块英伟达Jetson Nano，现在国内已经可以买到了，当然价格会比99美元(665人民币)贵一点。

2、一张64G的Micro SD卡，确保是class 10级或更高级别。

△ SD卡速等级，来自SD协会网站

3、USB台式机上的键盘。

4、2.5Amp带一条电源线Micro-USB插头。

5、一个HDMI或者DisplayPort连接线和显示器。

6.连网:以太网网线，无线路由器或HUB，这个板没有本机无线支持，请确保您可以使用有线网络。

7、能插Micro SD卡的PC，不能插SD你还需要准备读卡器。

8、可以创建SSH终端的PC软件，以及可以使用SSH软件传输文件。如果你使用它Windows我推荐Tera Term（免费）和WinSCP(免费)文末下载链接。

9、把这些zip下载到你的文件PC请参见文末传送门下载链接。有作者。Interogativ写的脚本包括:

setup_swapfile.sh

fastai_jetson.sh

setup_jupyter.sh

jetson_headless.sh

jupyter_notebook_config.py

当然，记住你的存储路径。

可以开箱啦

新板到货后，无视里面自带的纸架，找一些防静电泡沫，其它防静电材料也可以，把你的板放上去。

英伟达开发者网站去文末传送门复制Jetson Nano将套件指南的链接开发到浏览器打开，按照里面写的一步一步操作，保证:

1、下载带有SD卡映像的Nvidia zip文件。

2.按说明安装这些文件SD卡里。

3、将SD卡插入Nano，插上USB键盘、显示器和网线。

4、开机，接受各种许可协议之类的。

设置用户名密码，别忘了。

联网之后

1.在网络设置中找到你Nano的IPV写下4个地址，或者如果你知道的话IP如果网络设置为固定网络IP地址。

2、用PC打开和打开终端程序Jetson Nano的SSH会话。

3.用文件传输软件下载之前下载的软件zip文件传到Nano用户主目录下。

4、通过SSH把你的PS和Nano的IP连接地址。

5.从控制台或通过SSH连接，为刚刚下载的脚本设置执行权限：

1chmod x fastai_jetson.sh2chmod x jetson_headless.sh3chmod x setup_swapfile.sh4chmod x setup_jupyter.sh设置交换文件

Nano只有4GB的RAM（GPU共享)，您需要设置一个交换文件，如果已经有，请跳过此步骤。您可以从终端会话中运行setup_swapfile.sh：

./setup_swapfile.sh

确保此步骤只进行一次，因为脚本中没有写下检查是否已设置，您可以执行以下操作，检查是否设置了交换文件：

free

这时候你就应该看到创建了一个8GB交换文件。

安装PyTorch和Fast.ai

如果你现在想安装标准Fast.ai和PyTorch，那就装吧，反正装不上。

现在，标准pip命令根本不能用，但如果你只是操作fastai_jetson.sh脚本可以安装两者。这个过程需要几个小时，所以不需要屏住呼吸。

./fastai_jetson.sh安装Jupyter笔记本

安装好Fast.ai之后，它会告诉你：

Done with part1 – now logout, login again and run setup_jupyter.sh

这是因为Jupyter安装不会导出运行所需的shell所以现在，关闭所有终端，SSH从图形界面重启会话等Nano。重启后，从图形界面打开终端，然后：

确保您下载jupyter_notebook_config.py文件位于Nano主目录。

2、运行./setup_jupyter.sh。

./setup_jupyter.sh

这需要一段时间，所以这里不需要屏住呼吸。

脚本的最后一步需要Jupyter记住：密码，记住：

不是Jupyter登录密码！

不是Jupyter登录密码！

不是Jupyter登录密码！

设置一个单独的密码，你可以在你的网络上使用这个密码PC上登录Jupyter设置密码后记住笔记本。

默认的Jupyter笔记本安装只能从控制台或图形界面登录，修改后下载jupyter_notebook_config.py可以从您网络上的任何计算机登录文件和脚本安装。

运行Jupyter如果笔记本需要打开终端或SSH并运行实例：

jupyter notebook

如果没有，可能是因为退出后没有再次登录。

嗯，现在你可以运行了。PyTorch和Fast.ai了。

但如果你像我一样，你不需要Nano使用图形界面并将所有内存用于运行程序，然后向下看。

关于Python，Pip和VirtualEnv

有经验Python用户习惯于虚拟环境（virtualenv，conda），它要求您在安装或操作软件之前激活source activate我们还没有安装，其中一个副作用是pip和Python命令将在活动环境中自动运行Python 3或pip 3。

你必须用pip3和Python3分别运行pip和Python。所以，如果你在运行一些使用！python xyz笔记本，除非你把代码改成！python3 xyz，否则会无效。

存储空间不是一切，但绝对重要：

比如2010年，4GB内存很大。如果你不在这个板子上跑。GPU，这足以让笔记本电脑运行良好(8) GB交换文件很有帮助)。但是你想跑。CUDA，它不能在交换磁盘上运行，所以它占4GB每个字节。

因此，为了节省一些存储空间，放弃图形界面SSH操作远程控制台。

现在，如果你准备好了，就找到最后一个脚本jetson_headless.sh，运行它，卸载图形界面，顺便清除300多M不必要的软件包。

运行后，重新启动，您可以拥有它Nano控制台访问权限现在只占用约378台M内存，留下3.6G可以运行左右空间PyTorch和Fast.ai。

1、运行

./jetson_headless.sh

2、重启，用SSH连接Nano。

最后，本文于2019年4月发表，可以安装PyTorch 1.0和Fast.ai 1.0.如果以后的版本更新或需要安装其他东西，请去原文git repo~

传送门

攻略原文：

https://forums.fast.ai/t/share-your-work-here/27676/1274

Tera Term

https://ttssh2.osdn.jp/index.html.en

WinSCP

https://winscp.net/eng/docs/lang:chs

zip文件下载链接：

https://gist.github.com/interogativ/4f5669dad3f9252a5709dc6844e12a29/archive/50845f5e9e8994eec78a4b27c6f23e4822ba00d7.zip

英伟达开发者网站Jetson Nano开发套件指南

https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit

— 完 —

诚挚招聘

量子位正在北京中关村招聘编辑/记者。期待有才华和热情的学生加入我们！详情请在量子位微信官方账号(QbitAI)对话界面，回复招聘二字。

量子位 QbitAI · 头条签约作者

վ'ᴗ' ի 追踪AI新的技术和产品动态