jetson nano 覚書

nvcc は /usr/local/cuda/bin/nvcc

~$ /usr/local/cuda/bin/nvcc --version
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

サンプルが /usr/local/bin/ 以下にいくつか

$ ls /usr/local/bin/
camera-capture          detectnet-console.py  images
camera-viewer           detectnet.py          my-detection.py
camera-viewer.py        f2py                  my-recognition.py
convert-caffe2-to-onnx  f2py3                 networks
convert-onnx-to-caffe2  f2py3.6               pasteurize
cuda-examples.py        futurize              segnet
cuda-from-cv.py         gl-display-test       segnet-camera
cuda-from-numpy.py      gl-display-test.py    segnet-camera.py
cuda-to-cv.py           imagenet              segnet-console
cuda-to-numpy.py        imagenet-camera       segnet-console.py
detectnet               imagenet-camera.py    segnet.py
detectnet-camera        imagenet-console      segnet_utils.py
detectnet-camera.py     imagenet-console.py   video-viewer
detectnet-console       imagenet.py           video-viewer.py

tensorflow は入っていないが、container でGPU対応のV1.5とV2.2がある。

TF2.2は sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-tensorflow:r32.4.3-tf2.2-py3
TF1.5は sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r32.4.3-py3 

タグ(r32.4.3-tf2.2-py3とか)は指定しないとpullできないことに注意。

他にも https://ngc.nvidia.com/catalog/all で色々公式イメージが公開されている。

SDカード32GBだと足りないな。。

anaconda python仮想化覚書

知らんかった。

コマンドオプション説明
conda create -n nameAnacondaAnaconda一式入ったvirtualenv 作成。自動でショートカットも
作成するのでそこから起動可能。(powershell/cmd.exe)
conda create -n name2 – -clone namenameをもとにname2を作成
conda info -e仮想環境一覧
activate name*ショートカットから実行なら不要
deactivate
conda remove name仮想環境 name 削除
conda update -n base -c defaults conda仮想環境のベースを更新
conda update –prefix C:\xxx\Anaconda3 anacondaanaconda自体を更新

pip で “THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE.”とかの対応

備忘録。

pip で raspiのtensorflow インストールに失敗する。HASHが違うとエラー。

pi@raspberrypi:~ $ sudo pip --no-cache-dir install --upgrade tensorflow==1.9.0
Collecting tensorflow==1.9.0
  Downloading https://www.piwheels.org/simple/tensorflow/tensorflow-1.9.0-cp27-none-linux_armv6l.whl (62.8MB)
    25% |?????????                       | 16.0MB 324kB/s eta 0:02:25
THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE. If you have updated the package versions, please update the hashes. Otherwise, examine the package contents carefully; someone may have tampered with them.
    tensorflow==1.9.0 from https://www.piwheels.org/simple/tensorflow/tensorflow-1.9.0-cp27-none-linux_armv6l.whl#sha256=ca364521a1c4dc6cc2c19798bbd65d51f2c599d67cd5626f0301d05f6d8adc1b:
        Expected sha256 ca364521a1c4dc6cc2c19798bbd65d51f2c599d67cd5626f0301d05f6d8adc1b
             Got        c04d65eb504b6c6d0033210001b84f7a0e6fe88319c7ffc43b5ff6e0fa05a883

fromから wgetでダウンロードしてみたら、通信エラー。”TLS packet with unexpected length was received” サーバ過負荷か通信経路障害か。自動リトライ7回目でダウンロードできた。

“pip で “THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE.”とかの対応” の続きを読む

Windows10の WSL Ubuntu で docker – TensorFlowを稼働させる

だいぶはまったのでメモ。

tensorflow は前提環境が色々面倒なためdockerを利用したが、これでも準備が結構はまった。

dockerは wsl ubuntu 上で最新は動かない。service docker start で 起動しない。リンク先情報をもとに(ありがとうございます)18.03.1をインストール。ちなみにwsl ubuntu は管理者権限で起動。

sudo apt-get install docker-ce=18.03.1~ce~3-0~ubuntu

tensorflow も最新はwsl ubuntuで動かない。リンク先情報(ありがとうございます)を参考に、こちらは dockerの1.5.0 を直接ダウンロード。 こちらもwsl ubuntu は管理者権限で起動。 警告は出るが動くようになった。

#docker pull tensorflow/tensorflow:1.5.0

“Windows10の WSL Ubuntu で docker – TensorFlowを稼働させる” の続きを読む