【機械学習】Jetson Nano Developer Kit　のはじめの一歩　調査用コマンド類【インストール】（６）

準備編・インストール編

準備・インストールでかなり長引いちゃいました（笑）１～５までありますね。

ご自分にあった方法で、インストールする必要があるので、こうなっちゃいますね。

【Jetson Nano 2GBの記事一覧はこちら】

Jetson買ったけど。。ここまでで、めげちゃった方は、Jetson Nanoお譲りください　＜　ちゃうか？

一緒にがんばりましょう！！

いよいよAIの入り口に！

どんなことができるか？　は。。本当にいろいろあるんですが。。すでに用意されているもので、いろいろ動かしてみてみることにしましょう！

サンプルはDockerで用意されているみたいです。

僕もDockerあんまり使ってないんですが、ソフトを動かすのに、OSなどの環境からコピーしてしって動かすというものって考えるといいかな？　Dockerの勉強から始めていると、進まないので、ここでは。。あんまり考えずに。。以下のコマンド（おまじない）があるとのことだけがわかってればいいかもです。

コンテナのダウンロード

コンテナをダウンロードする「docker pull」コマンド

docker pull [OPTIONS] NAME [:TAG|@DIGEST]

コンテナのリスト

「docker image ls」コマンドを使用して、開発者キットにすでにプルされている（入っている）コンテナのリストを表示できます。

sudo docker image ls [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]]

コンテナの実行

コンテナは「docker run」コマンドを使用して実行されます。

sudo docker run [OPTIONS] IMAGE[:TAG|@DIGEST] [COMMAND] [ARG...]

なお最初のDockerは、これで動くらしいです。

くらいで動かせるようです。

ちょっとしたツール類の導入や確認方法

Dockerを入れるにあたって、コンパイラのバージョンやJetson のツール類のバージョンが正しいかとか。。いろいろ調べる必要があったりします。そのツール類の紹介です。

Cudaのコンパイルツールのバージョンを調べる　nvcc -V

tominaga@tominaga-desktop:~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_21:14:42_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

nvcc というコマンド、パスが通ってないと動かないようです。

export PATH=${PATH}:/usr/local/cuda/bin

JetsonInfo.py Jetsonの種類や、Jetpackのバージョン、Linuxの種類などを調べる

$python jetsonInfo.py

でもこれも。。導入しないといけないみたいですね。。

$ git clone　https://github.com/jetsonhacks/jetsonUtilities
$ cd jetsonUtilities
$ python jetsonInfo.py

こういうのが出てきます　L4T, Jetpack Ubuntu Cuda OpenCV CUDNN TernsorRT などなど

NVIDIA Jetson Nano (Developer Kit Version)
L4T 32.5.1 [ JetPack 4.5.1 ]
Ubuntu 18.04.5 LTS
Kernel Version: 4.9.201-tegra
Xlib: extension "NV-GLX" missing on display ":10.0".
Xlib: extension "NV-GLX" missing on display ":10.0".
Xlib: extension "NV-GLX" missing on display ":10.0".
CUDA 10.2.89
CUDA Architecture: 5.3
OpenCV version: 4.1.1
OpenCV Cuda: NO
CUDNN: 8.0.0.180
TensorRT: 7.1.3.0
Vision Works: 1.6.0.501
VPI: ii libnvvpi1 1.0.15 arm64 NVIDIA Vision Programming Interface library
Vulcan: 1.2.70

Jtop GPUやCPUの利用状況を調べる（これが万能かも？）

jetson-stats　というものです。これが一応万能みたいですね。コマンドは、「jtop」です

$ jtop

これを打って、６を押すと、Informationでいろいろなことが出てきます。

１のAllでは、こんな風にメモリの状況とかまでわかります。（１押さなくても、そのままではこの画面です）

インストールできていない場合は、

$ sudo -H pip install jetson-stats

その前に、pipがインストールできていない場合は、これもいるかも。。

$ sudo apt install python-pip

tegrastats　純正ツール

これは、純正で入っているみたいです。１秒ごとに、こういうStatsが出てきます。

~$ tegrastats
RAM 1433/1980MB (lfb 4x4MB) SWAP 389/5086MB (cached 11MB) CPU [17%@1479,19%@1479,18%@1479,20%@1479] EMC_FREQ 0% GR3D_FREQ 0% PLL@19C CPU@21C PMIC@100C GPU@20.5C AO@27C thermal@20.75C
RAM 1433/1980MB (lfb 4x4MB) SWAP 389/5086MB (cached 11MB) CPU [23%@1479,26%@1479,25%@1479,26%@1479] EMC_FREQ 0% GR3D_FREQ 0% PLL@19C CPU@21C PMIC@100C GPU@20.5C AO@27C thermal@20.75C

その他　メモリ・Swapだけみる

~$ free -m
total used free shared buff/cache available
Mem: 1979 1384 87 166 507 328
Swap: 5085 388 4697

いよいよ次回はDockerの準備（笑）

さて。。。いよいよ　Hello AI Worldです。。　なかなか長いな（笑）