Nerd Muscle1. 项目概述
在边缘计算领域，Jetson Nano作为一款性价比极高的AI开发板，搭配YOLOv5目标检测算法，能够实现许多有趣的计算机视觉应用。但实际部署过程中，从环境配置到模型优化，每个环节都可能遇到意想不到的坑。本文将分享我在Jetson Nano上部署YOLOv5的完整解决方案，包含从系统配置到性能优化的全流程实战经验。
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2. 环境准备与系统配置
2.1 Jetson Nano基础环境搭建
首先需要为Jetson Nano刷写最新的JetPack系统镜像。推荐使用SD Card Formatter工具彻底格式化microSD卡后，通过Etcher写入下载的镜像文件。完成后首次启动时，系统会进行初始化配置：
bash复制# 查看JetPack版本
head -n 1 /etc/nv_tegra_release
注意：建议选择JetPack 4.6.1及以上版本，其对Python 3.8的支持更完善，能避免后续很多兼容性问题。
系统初始化后，需要执行以下关键操作：
- 扩展文件系统：
sudo ./flash.sh - 安装基础依赖：
bash复制sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3-pip python3-dev python3-venv
2.2 CUDA和cuDNN配置验证
YOLOv5的推理性能高度依赖CUDA加速，必须确保环境正确配置：
bash复制# 检查CUDA版本
nvcc --version
# 检查cuDNN版本
cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果输出显示版本不匹配，需要手动安装对应版本的CUDA工具包。Jetson Nano的ARM架构使得很多预编译包无法直接使用，必须通过NVIDIA官方提供的仓库安装。
3. YOLOv5部署全流程
3.1 创建Python虚拟环境
为避免系统Python环境被污染，建议创建专用虚拟环境：
bash复制python3 -m venv yolov5_env
source yolov5_env/bin/activat