jetson nano anaconda
时间: 2023-06-05 22:48:04 浏览: 341
Jetson Nano是一款由NVIDIA推出的嵌入式计算机,而Anaconda则是一款Python的科学计算环境。在Jetson Nano上安装Anaconda可以方便地进行Python编程和科学计算。同时,Jetson Nano的高性能也能够提升Anaconda的运行效率,使得数据处理和机器学习等任务更加快速和高效。
相关问题
jetson nano安装anaconda
要在Jetson Nano上安装Anaconda,您可以按照以下步骤操作:
1. 首先,从Anaconda官方网站下载适用于Jetson Nano的Anaconda安装程序。
2. 将下载的安装程序传输到Jetson Nano上。您可以使用USB存储设备或通过网络传输将其传输到Jetson Nano上。
3. 在Jetson Nano上打开终端,并转到下载文件所在的目录。
4. 输入以下命令,将Anaconda安装程序添加到bashrc文件中:
```
echo 'export PATH=/home/<user>/anaconda3/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
```
请注意将上述命令中的“<user>”替换为您的用户名。
5. 然后,运行以下命令以使更改生效:
```
source ~/.bashrc
```
6. 接下来,运行以下命令以启动Anaconda安装程序:
```
bash Anaconda3-<version>-Linux-x86_64.sh
```
请注意将上述命令中的“<version>”替换为您下载的Anaconda版本号。
7. 按照安装程序的指示进行安装。建议将Anaconda安装在默认目录下。
8. 安装完成后,可以通过输入以下命令来验证Anaconda是否正确安装:
```
conda list
```
如果Anaconda正确安装,将列出所有已安装的包。
希望这些步骤能帮助您在Jetson Nano上成功安装Anaconda。
jetson nano上安装anaconda
### 在 Jetson Nano 上安装 Anaconda
由于 Jetson Nano 使用的是 aarch64 架构,而 Anaconda 官方并不直接支持这一架构[^1]。因此,为了能够在 Jetson Nano 上顺利安装并使用类似于 Anaconda 的环境管理工具,推荐采用 Archiconda 或者 Miniforge。
#### 方法一:使用 Archiconda 进行安装
Archiconda 是专门为解决 aarch64 平台下 conda 不兼容问题设计的一个版本。以下是具体的安装步骤:
下载适用于 ARM64 (aarch64) 版本的 Archiconda 安装脚本文件:
```bash
wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/latest/Archiconda3-latest-Linux-aarch64.sh
```
赋予该 shell 文件执行权限,并启动安装过程:
```bash
chmod +x Archiconda3-latest-Linux-aarch64.sh
./Archiconda3-latest-Linux-aarch64.sh
```
按照提示完成安装向导,在此期间可以选择默认路径或其他自定义位置来保存 Archiconda 环境。完成后记得初始化配置以便后续可以直接调用 `conda` 命令:
```bash
source ~/archiconda3/etc/profile.d/conda.sh
```
#### 方法二:通过 Miniforge 实现相同功能
Miniforge 提供了一个轻量级且跨平台的方式创建 Python 开发环境,同样可以很好地适配于 Jetson Nano 设备之上。操作流程如下所示:
获取适合 ARM 架构的 Miniforge 安装包链接:
```bash
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-aarch64.sh
```
运行上述命令下载下来的 Shell Script 来开始设置 Miniforge:
```bash
bash Miniforge3-Linux-aarch64.sh
```
遵循屏幕上的指示直至结束,通常情况下保持默认选项即可满足大多数需求。最后一步也是要确保能够正常使用新建立起来的 Conda 系统:
```bash
source ~/miniforge3/bin/activate
```
无论是选择了哪种方式,都可以继续利用 conda 创建虚拟环境以及安装所需的软件包比如 PyTorch 等[^2]。
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