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Jetson Nanoでディープラーニング

Last updated at 2020-05-31Posted at 2019-07-24

Jetson Nanoでディープラーニング

　Jetson Nano TIPSまとめのページが大きくなってきたので、ディープラーニング関連の項目を切り出してまとめました。

TensorFlowのセットアップ方法

　公式の方法は以下です。
Jetson NanoへのTensorFlowセットアップ方法（公式）

　ただし、少し煩雑なのと現時点（2019/05/12）でいくつか問題点があるため、問題点を回避しつつ自動でセットアップするスクリプトを作成しました。以下コマンドで（比較的）楽々セットアップできます。

$ git clone https://github.com/karaage0703/jetson-nano-tools
$ cd jetson-nano-tools
$ ./install-tensorflow.sh

　追記：JetPack V4.4の場合は、最後のinstall-tensorflow.shの代わりに以下スクリプトを実行してください。

$ ./install-tensorflow-v44.sh

　その他、TensorFlow関係のセットアップでハマりやすいことを記載しておきます。

pip3 install -U pip してしまうとその後「cannot import name ‘main’ 」というエラーが出る

　pip3 install -U pipを実行してはいけないようです。もし、誤って実行してしまった場合は、以下コマンドでリカバーできます。

$ sudo python3 -m pip uninstall pip && sudo apt install python3-pip --reinstall

　詳しくは、このサイトなど参照下さい。

公式の方法でTensorFlowをインストールできない

　以下でバージョン固定してTensorFlowをインストールして下さい。

$ pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==1.13.1+nv19.4 --user

　詳細は、以下のリンク先を参照下さい。

Official TensorFlow for Jetson Nano !!!

404 Client Error:でインストールできない

　pip3に--no-cache-dirをつけた以下コマンドでTensorFlowをインストールできました。

$ pip3 install --no-cache-dir --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==1.13.1+nv19.4 --user

　以下のコミュニティーサイトの情報を参考にしました。

Unable to install TensorFlow on Jetson Nano because of "404" on NVidia server!

`tf.version`でエラーが発生する

JetPack v4.4で発生しました。Twitterで教えてもらいましたが、tf.version.VERSIONでバージョンが確認できるようです。何故…

やっぱりそうなんですね。
jetpack 4.4のtensorflow2.xの挙動がよくわかりません...

わかったのは、
tf .__ version__ => NG
tf.version.VERSION => OK
でした。https://t.co/6jwSRl3Yzl pic.twitter.com/e6DqcEp3hg
— nb.o (@Nextremer_nb_o) May 30, 2020

とりあえず使いたいソフトにtf.__version__がある場合は、コメントアウトするなりしましょう。自分のソフトに関しては、tryで囲んでます。

Kerasのセットアップ方法

　TensorFlowのラッパープログラムKerasの使い方です。元々は単独のプログラムだったのですが、途中からTensorFlowに取り込まれたため、TensorFlow内蔵のKerasと単体のKerasがあります。それぞれ説明します。

TensorFlow内蔵のKerasを使用する方法

　Jetson Nanoで使う最新のTensorFlowにはKerasが内蔵されているので、TensorFlow内蔵のKerasを使うのがオススメです。import文を書き換えるだけで基本的にそのまま動きます。

　具体的には、例えば以下のようなimport文であれば

from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array, load_img
from keras.models import model_from_json

　以下のように変更します。

from tensorflow.keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array, load_img
from tensorflow.keras.models import model_from_json

単体のKerasをインストールする方法

　単体のKerasは以下のコマンドを実行してインストールできます（TensorFlowはインストール済みの前提です）。単体のKerasを前提にしたプログラムを動かすときは、Kerasを入れた方が手っ取り早いと思います。

$ sudo apt install libatlas-base-dev gfortran
$ pip3 install -U cython
$ pip3 install keras

officialのKeras拡張keras-contribをインストールする場合は、追加で以下も実行下さい。

$ pip3 install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git

　以下のページを参考にしました。

【Jetson_nano】インストールからTensorflow,Chainer,そしてKeras環境構築出来たよ♬

PyTorchのインストール方法

　TensorFlowを入れた後に以下コマンドを実行しましょう。

$ wget https://nvidia.box.com/shared/static/veo87trfaawj5pfwuqvhl6mzc5b55fbj.whl -O torch-1.1.0a0+b457266-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
$ pip3 install numpy torch-1.1.0a0+b457266-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

　公式情報ままです。最新のバージョンや動作確認に関しては、公式情報参照下さい。