jetson nano 属于aarch64架构，不同于一般的x86_64的linux系统架构，而torch官网上面 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 提供的aarch64架构的torch版本都是cpu版本的，在nano上安装cpu版本的torch便失去了这个硬件其本身的意义。不过Nvidia官网提供了gpu版本的torch，只是目前只支持python3.6版本。
（1）：flash from file 选择下载好的文件（下载的文件不需要解压）
（2）：select target 选择需要写入的SD卡。
注：烧写的时候可能会遇到something went wrong ,if it is a compressed image……这个错误，可能是你下载的压缩文件受损，重新下载一次就好了。
（3）烧写完成，将SD卡插入Jetson nano，开机即可。
（1）系统已经自带cuda10.2，cudnn，opencv，可使用如下命令查看：
查看cuda版本：
cat /usr/local/cuda/version.txt查看cudnn版本：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2查看opencv版本：
pkg-config opencv --modversion
（2）cuda路径写入环境变量：sudo vim ~/.bashrc 进入配置文件。
（3）在最后面添加：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LDLIBRARYPATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda（4）执行source ~/.bashrc 后生效
（5）执行nvcc -V检查cuda版本信息，确认安装无误。
Anaconda不支持aarch64架构，因此Jetson Nano开发板无法成功安装Anaconda。Archiconda是用于64位ARM平台的Conda发行版，下载地址：https://github.com/Archiconda/build-tools/releases 。
安装conda之后如果找不见，需要添加环境变量，方法如下：
（1）：sudo vim ~/.bashrc
（2）：export PATH=~/archiconda3/bin:$PATH创建虚拟环境（python版本只能是3.6 环境位置默认会在当前目录下）
（1）创建命令：conda create -p XXXXX python=3.6
（2）查看命令：conda env list
（3）激活命令：conda activate XXXXX（XXXXX是查看命令后的一个位置）
（4）删除命令：conda remove -p XXXXX --all
ubuntu 更换apt源（清华）：
（1）切换到root：
sudo su （2）备份源文件：
cd /etc/apt
mv sources.list sources.list_bak（3）新建sources.list
vim sources.list （4）拷贝以下内容
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
（5）更新配置
sudo apt-get update
ubuntu 更换pip3源（清华）：
（1）切换root：
sudo su （2）安装pip3
apt install python3-pip（3）创建文件
mkdir ~/.pip
vim ~/.pip/pip.conf（4）拷贝以下内容
[global]
timeout = 6000
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn（1）查看jetpack版本：
sudo pip install jetson-stats
sudo jtop（2）下载torch：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-8-0-now-available/72048
（3）切换到刚刚创建的虚拟环境，安装下载好的whl文件：
pip install -------------------------------.whl（4）进入python，import torch看看是否会出错。
（5）可能会报“非法指令（核心已转储）”的错误，这个问题找了半天没发现解决办法，最后还是在官网的issue里找到的，作者这么回答：
解决方法如下：将 export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 添加到环境变量即可。
sudo vim ~/.bashrc
export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 （6）安装torchvision：
可下载对应的torchvision版本，同样pip install 即可 https://github.com/Qengineering/PyTorch-Raspberry-Pi-64-OS/blob/main/README.md
由于Jetson Nano arm64结构，导致市面上主流的IDE并不能适配，在网上看过很多资料之后，终于找到使用VsCode作为IDE在Jetson nano上的安装方式，现已分享到网盘：
链接：https://pan.baidu.com/s/1xxzuWNV6Fyjkex6SAyjY9Q
提取码：3pxz
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦下载好之后运行如下命令即可安装：
sudo dpkg -i code-oss_1.32.3-arm64.deb现在就可以舒服的敲代码了。第一次写文章，不足之处请指正。参考如下链接：
https://blog.csdn.net/weixin_48131397/article/details/111309758