1、远程登录。
根据自己喜好选择PuTTY、SSH、Xshell等工具远程登录。以下以PuTTY工具举例。注意：如果发现电脑无法远程，可以尝试双方互相ping一下，NX上查看ip地址命令：ifconfig。
Windows下查看本地ip地址cmd命令：ipconfig。知道对方ip地址后，ping 192.168.1.xx 后面ip地址根据实际命令得出来的修改。
如果发现putty经常会自动掉线，可以尝试以下方法：
A.进入putty, 选择左侧的Connection
B.在右侧有Sending of null packets to keep session active
设为10即可
（意思每十秒发送一次空包用来保持连接）
2、关于更新源。
一般来说，安装完系统后应当更新源，但是由于Jetson Xavier NX采用的是aarch64架构的Ubuntu 18.04.2 LTS系统，与AMD架构的Ubuntu系统不同，而我没有找到完美的国内源，所以不推荐大家换源。
这里并没有换源，还是使用Jetson Nano的默认源进行更新。更新过程很漫长，大家可以执行完命令，做其他事吧。以下两个操作建议一定在做AI的项目前执行，否则安装一些库会找不到安装地址，导致后面频繁出错。
sudo apt-get update
sudo apt-get full-upgrade
在过程中输入Y确认更新。第二个过程时间根据网络情况可能会花2个小时左右，请耐心等待。完成后如下图。
3、检查已经安装的系统组件
Jetson TX2 NX的OS镜像已经自带了JetPack，cuda，cudnn，opencv等都已经安装好，并有例子，这些例子安装路径如下所示
TensorRT /usr/src/tensorrt/samples/
CUDA /usr/local/cuda-/samples/
cuDNN /usr/src/cudnn_samples_v7/
Multimedia API /usr/src/tegra_multimedia_api/
VisionWorks /usr/share/visionworks/sources/samples/ /usr/share/visionworks-tracking/sources/samples/ /usr/share/visionworks-sfm/sources/samples/
OpenCV /usr/share/OpenCV/samples/
(1) 检查CUDA
Jetson TX2 NX中已经安装了CUDA10.2版本，但是此时你如果运行 nvcc -V是不会成功的，需要你把CUDA的路径写入环境变量中。OS中自带Vim工具 ，所以运行下面的命令编辑环境变量
sudo vim ~/.bashrc
在最后添加下面三行：（英文输入法下按下i，进入插入模式，上下键让光标移动到最下面一行，然后复制以下三行，在光标处按下鼠标右键就会自动复制进去，然后按住esc，输入冒号放开esc，在输入wq！强制保存退出）
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
注意:如果添加上面三句还是显示nvcc not found，首先，查看cuda的bin目录下是否有nvcc：
cd /usr/local/cuda/bin
如果存在，把上面两句减少为下面两句
vim ~/.bashrc进入配置文件； 添加以下两行：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后保存退出
然后需要source下生效下。
source ~/.bashrc
source后，此时再执行nvcc -V执行结果如下
beckhans@Jetson:~$ nvcc -V
（2）检查OpenCV
Jetson TX2 NX中已经安装了OpenCV4.1.1版本，可以使用命令检查OpenCV是否安装就绪
pkg-config opencv --modversion
如果OpenCv安装就绪，会显示版本号
注意：如果此条命令无法查看，可以在终端输入python进入python编程环境，然后添加输入一下两段代码极客查看opencv版本
import cv2
cv2.__version__
（3）检查cuDNN
系统中已经安装好了cuDNN，并有例子可供运行，我们运行一下例子，也正好验证上面的CUDA
cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/ #进入例子目录
sudo make #编译一下例子
./mnistCUDNN # 执行
如果以上无法运行可以添加权限如下方法：
sudo chmod a+x mnistCUDNN # 为可执行文件添加执行权限
如果成功，如下所示
