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ai:sbc:jetsonnano

NVIDIA Jetson Nano

micro USB 電源で起動しない場合

  • 起動途中で電源が落ちる
    • AC アダプタを変更する。出力 2A 以上のもの。
    • それでも起動しない場合、とりあえずセットアップしたいなら
      1. 繋いでる周辺機器のケーブルをできるだけ外す
        • 最小限のみ、USB キーボードと HDMI 以外全部外すなど
      2. 起動後 5W モードに変更して再起動する

Deep Learning Framework

TensorFlow

Python

$ 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

C 言語 API

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。

  1. 上記ページの手順通り実行します
    1. ./install_protobuf-3.6.1.sh
    2. ./install_bazel-0.15.2.sh
      • install 時に python 関連のエラーが出ますが無視します。
  2. install_tensorflow-1.12.2.sh 内の bazel 呼び出しを下記のように書き換えます。
    • bazel build --config=opt --config=cuda --config=monolithic --local_resources=2048,1.0,1.0 //tensorflow:libtensorflow.so
  3. ./install_tensorflow-1.12.2.sh を実行します
    • $HOME/src/tensorflow-1.12.2 以下でビルドが行われます。
    • 途中でエラーで止まっても、bazel 行だけ再実行すれば OK です。
  4. $HOME/src/tensorflow-1.12.2/bazel-bin/tensorflow 以下に libtensorflow.so が作られます。

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。


Windows から remote で使う

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。

  1. Windows 10 に WSL (Windows Subsystem for Linux) を使って Linux を install しておきます。
    • Windows Store からインストールできます。Ubuntu 18.04LTS 等。
  2. 最初に X Server を起動します
    • X410 なら Task Tray Icon の option から Allow Public Access を設定しておくと簡単
  3. WSL の Linux コンソール上からコマンドを実行します
    • $ export DISPLAY=localhost:0.0
      $ ssh -Y <JetsonNano_IPADDR>
  4. そのまま xterm などの terminal や chromium-broser, GUI editor 等を開くと Windows 上に表示されます。
ai/sbc/jetsonnano.txt · 最終更新: 2019/10/13 15:42 by oga