从零开始配置 NVIDIA Jetson Nano：创业故事

从零开始配置 NVIDIA Jetson Nano，就像一次创业之旅，充满了挑战和机遇。作为一名 AI 爱好者，我迫不及待地想要开始我的 Jetson Nano 之旅，却发现这并不是一件容易的事情。但最终，我克服了种种困难，成功地配置好了我的 Jetson Nano。现在，就让我来分享一下我的创业故事。

1. 选择合适的系统镜像

选择合适的系统镜像是配置 Jetson Nano 的第一步。我参考了 NVIDIA 的官方网站，发现有两种可供选择的系统镜像：L4T 和 JetPack。L4T 是一个轻量级的系统镜像，适用于需要低功耗和高性能的应用场景。而 JetPack 则是一个功能更丰富的系统镜像，包含了 CUDA、TensorFlow 和 PyTorch 等 AI 开发工具。考虑到我的需求，我选择了 JetPack。

2. 烧录系统镜像

选择好系统镜像后，就可以开始烧录系统镜像了。烧录系统镜像可以使用 Etcher 或 Rufus 等工具。在烧录过程中，我遇到了一个问题：烧录过程结束后，我的 Jetson Nano 无法启动。后来，我发现这是因为我使用的是一个错误的镜像文件。我下载了正确的镜像文件，重新烧录系统镜像后，Jetson Nano 成功启动了。

3. 连接显示器和键盘

烧录好系统镜像后，就可以连接显示器和键盘了。我使用了一台 HDMI 显示器和一个 USB 键盘。连接好显示器和键盘后，Jetson Nano 就进入了图形界面。

4. 安装必要的软件

安装必要的软件是配置 Jetson Nano 的一个重要步骤。我首先安装了 NVIDIA JetPack SDK，这是 Jetson Nano 的官方开发工具包。JetPack SDK 包含了 CUDA、TensorFlow 和 PyTorch 等 AI 开发工具。我还安装了 Visual Studio Code，这是我常用的代码编辑器。

5. 配置网络

配置网络是配置 Jetson Nano 的另一个重要步骤。我使用了一根网线将 Jetson Nano 连接到了路由器。连接好网线后，Jetson Nano 就能够访问互联网了。

6. 开始开发

配置好 Jetson Nano 后，就可以开始开发了。我使用 JetPack SDK 创建了一个简单的 AI 项目。这个项目使用 TensorFlow 来训练一个图像分类模型。我训练好了模型后，就可以使用它来对图像进行分类了。

7. 踩坑史

在配置 Jetson Nano 的过程中，我踩了不少坑。其中，最让我头疼的一个问题是：Jetson Nano 在开机过程中 NVIDIA 界面不停出现/消失/出现/消失。我尝试了很多方法，最终发现这是因为我使用了错误的电源适配器。我更换了一个新的电源适配器后，这个问题就解决了。

8. 总结

配置 Jetson Nano 是一件很有挑战性的事情，但也是一件很有成就感的事情。在配置 Jetson Nano 的过程中，我学到了很多东西，也遇到了很多困难。但最终，我克服了种种困难，成功地配置好了我的 Jetson Nano。我希望我的创业故事能够帮助其他想要配置 Jetson Nano 的朋友们。