ai:sbc:jetsonnano

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--- ai:sbc:jetsonnano [2019/10/12 21:48] – oga
+++ ai:sbc:jetsonnano [2019/10/13 15:42] (現在) – [C 言語 API] oga
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-===== tensorflow =====
+----
+===== Deep Learning Framework =====
+  * https://elinux.org/Jetson_Zoo#Machine_Learning
+----
+===== TensorFlow =====
 ==== Python ====
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-==== C/C++ ====
+==== 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。
-ソースからのビルドは下記のページを参考にさせていただきました。
+基本手順は TensorFlow 公式の bazel を使ったビルド方法と同じです。
-  * https://jkjung-avt.github.io/build-tensorflow-1.12.2/
+  * https://www.tensorflow.org/install/source
+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。
-  - ./install_protobuf-3.6.1.sh
+  * https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1055131/jetson-agx-xavier/building-tensorflow-1-13-on-jetson-xavier/
-  - ./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。
-  - install_tensorflow-1.12.2.sh 内の bazel 呼び出しを書き換えます。
-<code bash>
-bazel build --config=opt --config=cuda --config=monolithic --local_resources=2048,1.0,1.0 //tensorflow:libtensorflow.so
-</code>
+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。
+  * https://jkjung-avt.github.io/build-tensorflow-1.12.2/
+  - 上記ページの手順通り実行します
+    - ./install_protobuf-3.6.1.sh
+    - ./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。
+  - 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。
+    * <code bash>bazel build --config=opt --config=cuda --config=monolithic --local_resources=2048,1.0,1.0 //tensorflow:libtensorflow.so</code>
+  - ./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。
+  - $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 $HOME/src/tensorflow-1.12.2/tensorflow/c にあります。c_api.h を使用します。
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+----
+===== Windows から remote で使う =====
+Widnows 10 上から ssh を使ってログインします。
+windows 10 上で X Server (Windows Store にある X410 等) も使用できます。
+  - Windows 10 に WSL (Windows Subsystem for Linux) を使って Linux を install しておきます。
+    * Windows Store からインストールできます。Ubuntu 18.04LTS 等。
+  - 最初に X Server を起動します
+    * X410 なら Task Tray Icon の option から Allow Public Access を設定しておくと簡単
+  - WSL の Linux コンソール上からコマンドを実行します
+    * <code>$ export DISPLAY=localhost:0.0
+$ ssh -Y ＜JetsonNano_IPADDR＞</code>
+  - 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.1570884500.txt.gz · 最終更新: 2019/10/12 21:48 by oga