ユーザ用ツール

サイト用ツール


ai:sbc:jetsonnano

差分

この文書の現在のバージョンと選択したバージョンの差分を表示します。

この比較画面にリンクする

両方とも前のリビジョン 前のリビジョン
次のリビジョン
前のリビジョン
ai:sbc:jetsonnano [2019/10/13 11:15]
oga [C/C++]
ai:sbc:jetsonnano [2019/10/13 15:42] (現在)
oga [C 言語 API]
ライン 15: ライン 15:
  
  
-===== tensorflow ​=====+---- 
 +===== Deep Learning Framework ===== 
 + 
 +  * https://​elinux.org/​Jetson_Zoo#​Machine_Learning 
 + 
 + 
 +---- 
 + 
 +===== TensorFlow ​=====
  
 ==== Python ==== ==== Python ====
ライン 36: ライン 44:
  
  
-==== 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。 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。 source からビルドすることができます。
  
-ソースからのビルド下記のページのものをそのまま利用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://​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。 
 + 
 +  * https://​devtalk.nvidia.com/​default/​topic/​1055131/​jetson-agx-xavier/​building-tensorflow-1-13-on-jetson-xavier/​ 
 + 
 + 
 + 
 +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/​   * https://​jkjung-avt.github.io/​build-tensorflow-1.12.2/​
ライン 53: ライン 72:
   - ./​install_tensorflow-1.12.2.sh を実行します   - ./​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。     * $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。   - $HOME/​src/​tensorflow-1.12.2/​bazel-bin/​tensorflow 以下に libtensorflow.so が作られます。
  
ライン 63: ライン 83:
  
  
 +----
 +===== 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.1570932958.txt.gz · 最終更新: 2019/10/13 11:15 by oga