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## 1. OS installieren
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Verweis auf den offiziellen <ins>[Getting Started Guide](https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit)</ins> von Nvidia, welcher alles Schritt für Schritt erklärt und das Image bereitstellt.
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## 2. OS aktualisieren
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sudo apt-get update
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sudo apt-get upgrade
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## 3. Anaconda für ARM installieren
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Zuerst geht man in das Hauptverzeichnis mit *cd ~*. Danach lädt man ein Shell-Script herunter und *modifiziert* die Rechte für das Ausführen der Datei.
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cd ~
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wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-aarch64.sh
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chmod a+x Miniforge3-Linux-aarch64.sh
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```
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Skript nun ausführen mit:<br/>
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:exclamation: ACHTUNG: KEINE Root Rechte nutzen :exclamation:
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```
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./Miniforge3-Linux-aarch64.sh
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```
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Nun müssen dann noch die Lizenzbedingungen akzeptiert werden mit *yes*.
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## 4. Grundpakete installieren
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sudo apt install python3-h5py libhdf5-serial-dev hdf5-tools python3-matplotlib
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```
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## 5. Anaconda: Umgebung erstellen
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Hier kann man auch eine neuere Python version nutzen. Für alle weiteren Flags für Anaconda siehe: <ins>[Dokumentation](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands/create.html)</ins>.</br>
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Hier wird jetzt eine Umgebung namens "jupyter" erstellt mit der Python Version 3.6.
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conda create -n jupyter python=3.6
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```
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## 6. Python Module installieren
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Umgebung aktivieren:
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```conda activate jupyter```
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Die Pakete werden nun in dieser Umgebung installiert mit:
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pip install matplotlib pandas numpy pillow scipy tqdm scikit-image scikit-learn seaborn cython h5py jupyter ipywidgets
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```
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## 7. Jupyter Notebook konfigurieren
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Konfigurationsdatei erstellen lassen mit:
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jupyter notebook --generate-config
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```
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Nun die Konfigurationsdatei öffnen: (Hier ist bei jedem der Pfad leicht unterschiedlich!)
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vim /home/"username"/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
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```
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Hier kann man nach belieben selber seine Präferenzen festlegen wie z.B.
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c.NotebookApp.open_browser = False
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c.NotebookApp.ip = '*'
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:exclamation: Passwort festlegen mit:
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```jupyter notebook password```:exclamation:
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Nun noch ipykernel installieren damit wir immer die korrekte Python-Version mit Jupyter verwenden.
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```
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python -m ipykernel install --user
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```
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## 8. Torch 1.6 und Torchvision installieren
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Torch installieren
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```
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cd ~
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wget https://nvidia.box.com/shared/static/9eptse6jyly1ggt9axbja2yrmj6pbarc.whl -O torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
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pip install torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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```
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Torchvision installieren
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```
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cd ~
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sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
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git clone --branch v0.7.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision
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cd torchvision
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export BUILD_VERSION=0.7.0
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python setup.py install
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cd ../
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pip install 'pillow<7'
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## 9. Jupyter Notebook starten
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Zuerst unsere Umgebung aktivieren: ```conda activate jupyter```</br>
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Nun Jupyter Notebook starten: ```jupyter notebook```</br>
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Nun kann der Browser auf [10.0.0.3:8888](http://10.0.0.3:8888/tree?) geöffnet werden und man sollte sich in der UI vom Notebook befinden.</br>
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Viel Spaß :smiley:
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