题图：摄于武大凌波门
作为一名每天与各种裸板打交道的系统工程师，我对Jetson Nano可能会遇到的各种问题已经做好了充分的准备。秉持着踩坑填坑的精神，我在这里记录下我的经历，希望能给大家带来一些乐趣。如何避免这些问题？别想太多，因为即使你绕开了这些问题，新的问题还会等着你:) 重要的是要做到人挡杀人、佛挡杀佛，遇到问题直接解决。
在使用apt-get install命令安装软件包时，可能会遇到如下提示：
alex@alex-jetson-nano:~$ sudo apt-get install xrdp[sudo] password for alex: E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock-frontend - open (11: Resource temporarily unavailable)E: Unable to acquire the dpkg frontend lock (/var/lib/dpkg/lock-frontend), is another process using it?
即使重启后不进行任何操作，安装软件包时依然会出现同样的提示。
填坑指南：
首先检查是否有正在运行的apt进程：
alex@alex-jetson-nano:~$ ps aux | grep -i aptroot 6569 0.0 0.0 1912 496 ? Ss 10:37 0:00 /bin/sh /usr/lib/apt/apt.systemd.daily updateroot 6582 0.0 0.0 1912 1272 ? S 10:37 0:00 /bin/sh /usr/lib/apt/apt.systemd.daily lock_is_held update_apt 7736 5.4 0.1 19552 8036 ? S 10:41 0:20 /usr/lib/apt/methods/httpalex 7883 0.0 0.0 7416 640 pts/0 R+ 10:47 0:00 grep --color=auto -i apt
可以看到系统正在进行每日更新检查。解决方法很简单，关闭每日更新检查：
System Settings | Software & Updates，在Updates页，Automatically check for updates，选择Never
在没有为Jetson Nano单独配备显示器的情况下，与开发机共用HDMI接口，每次切换显示都需要插拔HDMI线，非常麻烦。这时就需要远程连接。
有两种远程登录Jetson Nano的方法，一种是通过SSH协议登录，这种方法延迟小，占用资源少，但只支持命令行。另一种是通过RDP（Remote Desktop Protocol）协议，支持GUI，熟悉Windows的朋友可能知道Windows支持远程登录，在Ubuntu系统上也能达到同样的效果。
Jetson Nano采用的是Ubuntu桌面系统，要支持远程桌面协议很简单：
sudo apt-get updatesudo apt-get install xrdp
然而，在我的开发机上使用Remmina Remote Desktop Client软件配置各种参数进行连接，总是一闪而过，退出应用。开始怀疑是Remmina Remote Desktop Client的兼容性问题，后来换到Windows下的远程登录，依然如此。查看$HOME/.xorgxrdp.10.log日志，可以看到服务器端主动退出。
填坑指南：
与普通的Ubuntu桌面系统不同的是，Jetson Nano不支持两个客户端同时登录。安装时为了省事，选择了自动登录系统，这样每次Jetson Nano启动时都会有一个用户登录进去，这时我再远程登录就会被拒绝。解决方法是，编辑 /etc/gdm3/custom.conf 文件，找到AutomaticLoginEnable和Automatic Login行，将它们注释掉：
sudo vi /etc/gdm3/custom.conf# AutomaticLoginEnable=true# Automatic Login=[user1]
在Jetson Nano系统默认的Python 2.7版本下安装tensorflow-gpu需要Python 3，但在Python 3下导入opencv模块时会出现如下错误：
(tensorflow-gpu) alex@alex-jetson-nano:~$ python3Python 3.6.7 (default, Oct 22 2018, 11:32:17) [GCC 8.2.0] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import cv2Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'>>>
在默认的Python 2.7版本下则没有这个问题。
填坑指南：
系统默认在Python 2.7下安装了opencv模块，但Python 3没有，需要自己安装：
sudo apt-get install python3-opencv
如果使用了Python虚拟环境，而创建虚拟环境时没有添加 —system-site-package 参数，在虚拟环境中依然会有问题。解决方法是删除虚拟环境中的no-global-site-packages.txt文件。假设虚拟环境名为tensorflow-gpu，命令如下：
腾讯混元文生视频
腾讯发布的AI视频生成大模型技术
137 查看详情 
rm ~/.virtualenvs/tensorflow-gpu/lib/python3.6/no-global-site-packages.txt
关于Python的版本问题，Python程序员绝对会泪流满面。Python 2和Python 3之间的不兼容问题由来已久，目前Python 3也没有完全取代Python 2，两者尴尬地共存着。除了Python本身，Python第三方软件包的版本问题也让人头疼。幸运的是，我们可以使用Python虚拟环境来解决这些问题。Python虚拟环境和虚拟机不同，它只是做一个环境隔离，完全不存在性能损失，非常适合Python程序。在开发机上，我使用的是anaconda包，但anaconda的Linux版本只发布了x86 32位和64位架构的包，没有arm64的包。无奈之下，我只能选择Python的virtualenv工具。
填坑指南：
virtualenv本身已经足够用了，不过为了方便管理，我还是使用了一个封装工具，这实际上是在virtualenv上加了一层脚本，方便使用：
sudo apt-get install virtualenvwrapper
为了方便使用这些脚本，我在 $HOME/.profile 文件中添加了一行：
source /usr/share/virtualenvwrapper/virtualenvwrapper.sh
创建名为tensorflow-gpu的虚拟环境：
mkvirtualenv -p /usr/bin/python3 --system-site-package tensorflow-gpu
激活虚拟环境：
workon tensorflow-gpu
退出虚拟环境：
deactivate
Jetson Nano出厂系统并没有自带TensorFlow环境，早期甚至连官方支持都没有，所以网上有很多安装TensorFlow的指南，非常复杂。幸运的是，Nvidia意识到了这个问题，并提供了官方支持。
填坑指南：
安装依赖包：
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-toolssudo apt-get install python3-pippip3 install -U pipsudo apt-get install zlib1g-dev zip libjpeg8-dev libhdf5-devsudo pip3 install -U numpy grpcio absl-py py-cpuinfo psutil portpicker grpcio six mock requests gast h5py astor termcolor
注意有些步骤特别慢，以至于我以为安装包被墙了，重试了几次仍然这样，后来才弄清楚有些包是需要即时编译的，所以会比较慢，需要耐心等待。
然后安装最新的tensorflow-gpu：
pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu
如果要安装指定版本：
pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==$TF_VERSION+nv$NV_VERSION
其中，TF_VERSION是TensorFlow的发布版本，比如1.12.0。NV_VERSION为Tensorflow的NVIDIA容器版本，比如19.01。
小结：
在使用Jetson Nano的过程中，我还遇到了很多奇奇怪怪的问题，这里无法一一列出。解决问题主要靠Google，当然Nvidia开发者论坛的Nano版块也值得一看，其地址为：https://www.php.cn/link/fe9592afe24c33559773fd2f6e46c2fb 在上面我尝试用蹩脚的英文向其他开发者提问，收到了不少回应。
生命不息，折腾不止，其实Jetson Nano最大的乐趣就是折腾，可以预料以后还会遇到各种问题，不过相比软件的问题，硬件的问题更大，因为那还需要投入真金白银。下一篇我将写写硬件上的问题，敬请关注。
以上就是生命不息，折腾不止：Jetson Nano填坑之软件篇的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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