jetsonTX2 nx配置yolov5和D435I相机，完整步骤

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一、烧录系统

使用SDK烧录

二、安装archiconda3

JETSON TX2 NX的架构是aarch64,与win10,linxu不同,所以不能安装Anaconda，这里安装对应的archiconda。

1. 安装

wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.3/Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

bash Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh

2. 配置环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

# 在文档最后一行添加
export PATH=~/archiconda3/bin:$PATH

3. 创建虚拟环境

# 创建python3.6的torch1虚拟环境,注意安装python版本为3.6,这样才有对应的torch版本
conda create -n torch1 python=3.6  

其他相关命令（来源：相关命令）

conda update -n base conda  # update最新版本的 conda
conda create -n xxxx python=3.X  # 创建python3.X的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx  # 开启xxxx环境
conda deactivate  # 关闭环境
conda env list   # 显示所有的虚拟环境
conda info -e   # 显示所有的虚拟环境
conda install -c channel/path //  # 下载包
conda remove --n env_name  package_name  # 卸载包
pip uninstall  package_name  # 先进入环境然后卸载包
conda remove -n env_name --all  # 删除虚拟环境
conda deactivate  # 退出当前conda环境
rm -rf anaconda3 # 卸载conda

换源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

安装成功截图

三、安装torch和torchvision

注意cuda，torch，torchvision版本对应关系，以及自己jetson板子的jetpack版本。


1. 安装torch
英伟达官网下载torch:torch下载链接
这里我jetpack版本是4.6.4，我下载的是torch1.8.0，可以根据自己需求下载其他版本。

2. 安装torchvision
torchvision下载与torch不一样，jetson系统架构是aarch64的，这里需要去github上下载：torchvision下载链接。下载官方repo，自己编译安装。

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
git clone -b v0.9.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision  # 版本可以自己选择
cd torchvision
sudo python3 setup.py install

也可以直接下载编译好的包，进行pip安装，本文也是采用这种方式。百度网盘链接 提取码：zsrv
下载完成后直接pip安装

pip install torchvision-0.9.0a0+01dfa8e-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

3. 测试
输入python进入python命令行，安装如下代码进行测试，返回版本信息代表安装成功。

4. 相关问题

• 使用pip install安装时，报错 非法指令 核心已转储，我的解决方法，重新安装了archiconda3的0.2.2版本，然后创建虚拟环境，进入虚拟环境，执行sudo apt-get install python-pip和pip install --upgrade pip，再重新安装torch和torchvision后解决。(这里一般是numpy包的问题,numpy包要小于1.20，反复尝试后我安装的1.19.5)
• conda安装包一直卡在solving environment，换一个源（建议中科大的源），或者更换为默认源。
• 运行python代码报非法指令，需要在创建的虚拟环境中输入 export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8(临时解决)

四、配置YOLOv5

先去github下载YOLOv5的源码：yolov5下载链接
本文下载的是6.0版本，源码内的requirements.txt文件，把torch和torchvision注释了。
输入命令安装下载编译一般很慢，容易误认为卡死，用–verbose 进行安装命令跟踪安装过程，可以显示详情。

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --verbose 

安装完成截图

五、配置D435i pyrealsense2包

python调用D435i需要安装pyrealsense2包，但是Jetson中不能直接pip安装，因为系统核心是arrch的，所以需要自己下载源码构建安装。参考文章：链接1
链接2 链接3
1. 下载源码
先去github上下载源码，pyrealsense2源码下载链接，下载zip后解压。
解压后进入到解压后的文件夹内，后续操作基于此。

cd libalsense

2. 执行许可证脚本

./scripts/setup_udev_rules.sh

3. 创建build文件夹，并在build下进行cmake编译

mkdir build && cd build  # 创建build文件并进入
cmake ../ -DBUILD_PYTHON_BINDINGS:bool=true -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.6 #重新编译并安
sudo make uninstall
sudo make clean
make
sudo make install

编译完成之后，可以在/usr/local/lib下发现编译生成的librealsense2动态库文件，值得注意的是，很多教程上会在python3的库包存放位置/usr/local/lib/python3.6/pyrealsense2还看到另外再生成的pyrealsense2相关的动态库文件，但我们在此并没有相关库包。浏览编译的过程，可以看到另外的相关动态库文件生成地址，在OFF文件夹中，将此路径配置到.bashrc文件中。

export PYTHONPATH=SPYTHONPATH:/usr/local/lib:/usr/local/OFF

4. 验证结果
source一下.bashrc文件，运行python3，import pyrealsense2导包看是否报错。