Jupyter lab和Jetcham的安装

使用前说明

本教程适用于自行搭建的镜像，如果使用的使YAHBOOM版的镜像，这部分已经安装，可以忽略不看

JupyterLab介绍

JupyterLab界面是一个仪表板，可以访问交互式iPython笔记本，以及Jetbot的文件夹结构和进入Ubuntu操作系统的终端窗口。您将看到的第一个视图包括顶部的菜单栏，左侧边栏中的目录树以及最初向"启动器"页面打开的主工作区。

有关所有功能和菜单操作的完整详细信息，请参阅JupyterLab界面：

https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/user/interface.html

文档。以下是一些在本课程中特别有用的关键功能：

文件浏览器：

左侧栏中的文件浏览器允许导航Jetson Nano文件结构。双击笔记本或文件会在主工作区中打开它。

iPython笔记本：

本课程中使用的交互式笔记本具有".ipynb"文件扩展名。从文件浏览器双击笔记本时，它将在主工作区中打开，其过程将开始。笔记本包括文本和代码"单元格"。当代码单元"运行"时，通过单击笔记本顶部的运行按钮或键盘快捷键[CTRL] +[ENTER]，将执行单元格中的代码块，并显示输出（如果有）在笔记本电脑的下方。在每个可执行单元格的左侧，括号中有"执行计数"或"提示编号"。如果单元格运行时间超过几秒钟，您会在那里看到一个星号标记，表示单元格尚未完成执行。完成该单元格的处理后，括号中将显示一个数字。

内核操作：

每个正在运行的笔记本的内核是一个运行用户代码的独立进程。从文件浏览器打开笔记本时，内核会自动启动。主菜单栏上的内核菜单包含关闭或重新启动内核的命令，您需要定期使用它们。内核关闭后，不能执行任何代码单元。重新启动内核时，所有内存都会因导入的包，变量赋值等而丢失。

单元格标签：

通过右键单击单元格并选择"为输出创建新视图"，可以将任何单元格移动到主工作区中的新窗口选项卡。这样，您可以在仍然观看特定单元格的同时继续向下滚动JupyterLab笔记本。这在包含相机视图的单元格中特别有用！

终端窗口：

您可以直接通过Jupyter远程登录在JetbotUbuntu OS 的终端窗口中工作。在Launcher页面中，单击"其他"下的终端图标。要调出Launcher页面，如果它不再可见，请单击左侧栏顶部的"+"图标。

JupyterLab登录方式为在浏览器网页输入端输入IP:8888

简单介绍下，接下来赶紧来安装吧(配置好的镜像无需安装，开机已经启动好jupterlab直接可以到网页上根据IP和密码登录，密码为yahboom)

安装nodejs和npm


x
sudo apt-get update

sudo apt install nodejs npm

但是用直接用上面这个命令安装后的版本是比较低的后续要安装jupyterlab插件可能会报错，用一下版本可以查看,至少要12.3.0版本的node


xxxxxxxxxx
node -v

npm -v

安装n模块，用这个模块来更新或者指定安装node的版本


xxxxxxxxxx
npm install -g n

先说明下这个模块的功能，一下命令了解下先，不用操作

清除npm缓存：npm cache clean -f

安装n模块：npm install -g n

安装官方稳定版本：n stable

安装最新官方版本：n latest

安装某个指定版本：n 11.6.0

查看已安装的node版本: n

查看当前node版本：node -v

删除指定版本：n rm 7.5.0

好的，了解完n模块的功能后来安装对应版本的node,也可以安装最新版的例如以下，


xxxxxxxxxx
sudo n latest

安装好后，node -v 查看下版本，如果版本没有变，那么可以尝试重启下，如果还是没有变，执行


xxxxxxxxxx
sudo n

会出现一个画面，可以看到我们安装过的node版本名，例如我们这里是v15.0.1，通过上下方向按键控制光标选择这个版本，然后回车镜像安装，然后查看下版本，如果还是没有变，一般再重启下就可以了。

如果上面的命令报错，可参考以下链接

解决报错链接：https://blog.csdn.net/jabony/article/details/105288314?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-3-105288314-blog-101249978.235%5Ev27%5Epc_relevant_t0_download&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-3-105288314-blog-101249978.235%5Ev27%5Epc_relevant_t0_download&utm_relevant_index=4
换个方法安装的链接（需重烧镜像再操作）：https://www.cnblogs.com/mo3408/p/16828382.html

安装jupyterlab：（警告忽略，失败多次执行即可）


xxxxxxxxxx
sudo pip3 install jupyter jupyterlab

sudo jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

sudo jupyter labextension install @jupyterlab/statusbar

生成相应配置文件：（如果某个文件报权限问题，可以尝试用sudo chmod 777赋予权限）


xxxxxxxxxx
jupyter lab --generate-config

设置进入notebook的密码（这里会要设置两次，第二次为确认输入的密码）：


xxxxxxxxxx
jupyter notebook password

当第一次登录使用notebook时需要输入你在这里设置的密码才能进入，请务必记住的当前设置的密码！

设置开机自启动jupterlab，create_jupyter_service.py文件在环境配置的附件文件里面

运行create_jupyter_service.py文件产生jupyter_service.service文件


xxxxxxxxxx
pyhon3 create_jupyter_service.py

然后将产生的该服务文件移动至系统服务


xxxxxxxxxx
sudo mv nano_jupyter.service /etc/systemd/system/nano_jupyter.service
#使能该服务
sudo systemctl enable nano_jupyter.service
# 手动开启该服务
sudo systemctl start nano_jupyter.service

安装jetcam

JetCam是用于NVIDIA Jetson的易于使用的Python相机界面。使用Jetson的Accelerated GStreamer插件可与各种USB和CSI摄像机配合使用。轻松读取图像作为numpy数组image = camera.read()。设置相机以running = True将回调附加到新框架。JetCam使在Python中创建AI项目的原型变得容易，尤其是在JetCard中安装的Jupyter Lab编程环境中。

接下来开始安装:


xxxxxxxxxx
git clone <https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetcam>

cd jetcam

sudo python3 setup.py install

详细的使用即函数可以到https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetcam查看