$ sudo apt install python3-pip python3-venv $ sudo apt install build-essential zlib1g-dev zip libjpeg8-dev $ sudo apt install hdf5-tools libhdf5-dev $ python3 -m venv tensorflow $ . tensorflow/bin/activate $ pip3 install wheel $ pip3 install numpy $ pip3 install keras-applications keras-preprocessing $ pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu
エラーが出るときは https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 以下から直接 whl を落として pip3 install ~.whl
tensorflow を C言語から使用する場合 libtensorflow.so が必要です。 source からビルドすることができます。
基本手順は TensorFlow 公式の bazel を使ったビルド方法と同じです。
ただしアーキテクチャの設定など若干の修正が必要です。
下記のページでパッチ含めて簡単に実行できるスクリプトが公開されています。 そのまま利用することができました。
bazel build --config=opt --config=cuda --config=monolithic --local_resources=2048,1.0,1.0 //tensorflow:libtensorflow.so
C言語の include ヘッダは $HOME/src/tensorflow-1.12.2/tensorflow/c にあります。c_api.h を使用します。
Widnows 10 上から ssh を使ってログインします。 windows 10 上で X Server (Windows Store にある X410 等) も使用できます。
$ export DISPLAY=localhost:0.0 $ ssh -Y <JetsonNano_IPADDR>