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）