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NVIDIA Jetson Nano に Tensorflow-gpu Keras など初期インストール

Jetson Nanoに Tensorflow-gpu、Keras などを導入

NVIDIA Jetsonへの各種ツールインストールは、NVIDAより公開されているOSイメージを利用することで、一通りのツールは導入済みとなります。
JETSON NANO DEVELOPER KIT(JetPack)と呼ばれています。

  • NVIDIA提供のtensorflow-gpu
  • Keras
  • その他ツール
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NVIDIA
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導入パッケージのアップデート

インストールパッケージを最新にアップデートします。

各種パッケージ導入

NVIDIAが提供する、JetPackを導入してください。
(NVIDIAが提供するイメージを用いたOSを導入して下さい)
以前は、OpenCVなどをコンパイルして導入しておりましたが、JetPack 4.3では、必要そうなツールは、事前に導入済みでした。

JetPack 4.3 components:

  • L4T R32.3.1 (K4.9)
  • Ubuntu 18.04 LTS aarch64
  • CUDA 10.0
  • cuDNN 7.6.3
  • TensorRT 6.0.1
  • VisionWorks 1.6
  • OpenCV 4.1 (4.1.1)
  • Nsight Systems 2019.6
  • Nsight Graphics 2019.5
  • Nsight Compute 2019.3
  • SDK Manager 1.0.0

TensorFlow-GPU導入

NVIDIAの開発者コミュニティに記載されている内容で、インストールを行います。

https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-jetson-platform/index.html#install

  1. TensorFlow導入の前提ソフトウェアをインストールします。
  2. 導入済みのPip3コマンドを最新版に更新します。
  3. 前提となるPythonパッケージをPip3コマンドで導入します。
最後に、NVIDIAより公開されている媒体を用いて、tensorflow-gpuのインストールを実施します。

以下のパッケージ群が導入されます。

Successfully installed absl-py-0.9.0 astor-0.8.1 cachetools-4.1.0 google-auth-1.14.1 google-auth-oauthlib-0.4.1 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.28.1 keras-preprocessing-1.1.0 markdown-3.2.1 oauthlib-3.1.0 opt-einsum-3.2.1 pyasn1-0.4.8 pyasn1-modules-0.2.8 requests-2.23.0 requests-oauthlib-1.3.0 rsa-4.0 scipy-1.4.1 six-1.14.0 tensorboard-2.1.1 tensorflow-2.1.0+nv20.4 tensorflow-estimator-2.1.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-1.0.1 wrapt-1.12.1

keras導入

以下が、導入したTensorflowや、導入されているOpenCVのバージョン確認結果となります。
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Apache 2、PHP、DB関係モジュールを導入

apt installで必要なパッケージを導入します。

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