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base:$JETBOT_VERSION-$L4T_VERSION
时间：2022-03-17 10:18:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-17 10:18:01 来源：行业动态
全部修改存档后，回到docker目录下执行创建脚本：
整个过程在Jetson Nano 2GB上大约需要90分钟，会创建或下载以下6个镜像文件：
- nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.5.0-pth1.6-py3：从NVIDIA的镜像仓中下载，作为Jetbot镜像的基础，因为这是Jetbot深度学习的基础环境。
- jetbot/jetbot:base-0.4.3-r32.5.0：提供深度学习环境与周边调度管理机制
- jetbot/jetbot:jupyter-0.4.3-r32.5.0：Jupyter互动式操作嗯环境
- jetbot/jetbot:display-0.4.3-r32.5.0：负责在PiOLED显示内容
- jetbot/jetbot:camera-0.4.3-r32.5.0：负责摄像头调度的功能
- jetbot/jetbot:model-0.4.3-r32.5.0：存放项目需要的预训练模型
创建完毕之后，执行以下指令看看是否创建齐全：
后面所显示的 SIZE 是叠加上去的，全部实际所占用的空间大约5GB，所以不用太担心TF卡空间是否会不足。
最后设置Jetbot相关环境，并重启设备：
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$
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| ./scripts/configure_jetson.sh # 关闭图形桌面，并设定为10W执行模式
./scripts/enable_swap.sh # 创建4GBSWAP 空间
sudo reboot
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接下去就启动Jetbot软件，执行以下指令将启动位置设为在 $HOME/jetbot
$
$
| cd ~/jetbot/docker
./enable $HOME/jetbot
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检查系统是否启动？可以用docker ps指令看看服务是否正常允许，如果显示以下信息，表示这个系统已经启动。
到这里就完成Docker版Jetbot系统的安装。
这里需要一台Jetson Nano 2GB以外的电脑，可以是Windows、Linux、Mac操作系统的PC机，透过网络连线的方式，用浏览器登陆Jupyter界面来操作Jetbot。
必须确保两台电脑在同一个网段，而且可以互相访问(ping)，最简单的方式就是用
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