jetson nano workspace
时间: 2025-01-12 14:48:02 浏览: 53
### 配置 Jetson Nano 开发环境和工作空间
#### 设置 NVIDIA Jetson Nano 的基本开发环境
为了使 Jetson Nano 成为高效的工作平台,需先确保其基础软件栈已正确安装并更新。这包括但不限于操作系统、驱动程序以及其他必要的依赖项[^2]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
```
#### 安装 JupyterLab 和其他工具
对于数据科学和机器学习开发者来说,在 Jetson Nano 上部署 JupyterLab 是非常有益的选择之一。通过它可以在浏览器内编写 Python 脚本,并利用 GPU 加速计算能力处理复杂的数据集或训练模型[^4]。
```bash
pip install jupyterlab
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager
```
启动服务:
```bash
jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root
```
#### 实现远程访问与 VNC 连接
为了让用户能够更加便捷地操作设备,可以通过配置 VNC 来实现图形化桌面的远程连接。这样即使不在物理位置也能轻松管理文件、调整参数或是观察实验进展[^3]。
```bash
gsettings set org.gnome.Vino prompt-enabled false
gsettings set org.gnome.Vino require-encryption false
```
以上命令用于关闭弹窗提示以及禁用加密需求,简化了客户端接入流程。
#### 利用 `jtop` 监控系统资源
当涉及到高性能运算时,密切监视硬件的状态变得尤为重要。借助于专门设计给 NVIDIA Jetson 平台使用的 `jtop` 工具,可以直观地获取 CPU/GPU 占用情况及其他重要指标的信息[^1]。
```python
import os
os.system('pkill -f jtop')
os.system('jtop &')
```
这段脚本会终止任何正在运行实例后再新开一个后台进程执行该应用程序。
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