LoginSignup
4
4

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

@kitazaki(Ayachika Kitazaki)inIoTLT

Jetson NanoのNode-REDでTensorFlowモデルを利用する際にGPUリソースを使用するメモ (※TensorFlow 1.x, JetPack 4.3)

Last updated at Posted at 2021-05-05

はじめに

Jetson Nano の Node-RED で TensorFlow モデルを試した際に GPU リソースを使用する手順をまとめておきます。(TensorFlow 1.x, JetPack 4.3)

sample_flow_1.jpg

環境

TensorFlow.js を Node.js で利用する場合、Jetson Nano の GPU リソースを使用するためには環境が重要です。

  • @tensorflow/tfjs-node の最新バージョン(2021年5月3日時点)は v1.7.4
  • TensorFlow v1.15.0 が指定されている
  • TensorFlow shared libraries が必要だが、arm64 でビルドされたものを custom-binary.json で指定する必要がある
  • arm64 でビルドされた TensorFlow shared libraries は CUDA 10.0 と cuDNN 7 ライブラリを使用している

Jetson Nano の環境は JetPack 4.3 を使用する必要があります。
(最新の JetPack 4.5.1 を使用するとエラーが出て使用できませんでした。)

リリース時期 JetPack CUDA cuDNN 対象
2019/12 4.3 10.0.326 7.6.3 o
2020/7 4.4 10.2.89 8.0.0 DP -
2020/7 4.4.1 10.2.89 8.0.0 DP -
2021/1 4.5 10.2.89 8.0.0.180 -
2021/2 4.5.1 10.2.89 8.0.0.180 -

手順

簡単に試したい場合は、後ろの手順(簡単に試す場合の手順)を参照してください。

1. Node-REDのインストール

以下のコマンドを実行して、Jetson Nano に Node-RED をインストールします。

$ bash <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/node-red/linux-installers/master/deb/update-nodejs-and-nodered)

質問を聞かれた場合は、y を入力します。(2回)

Are you really sure you want to do this ? [y/N] ? y
Would you like to install the Pi-specific nodes ? [y/N] ? y

2. @tensorflow/tfjs-node のインストール

TensorFlow.js を Node-RED(Node.js) で使用するために、@tensorflow/tfjs-node モジュールをインストールします。

$ cd ~/.node-red
$ npm i @tensorflow/tfjs-node@1.7.4

エラーが表示されるので、以下の手順を実施します。

$ cd node_modules/@tensorflow/tfjs-node

custom-binary.json ファイルを作成します。

$ vi scripts/custom-binary.json
custom-binary.json
{
  "tf-lib": "https://s3.us.cloud-object-storage.appdomain.cloud/tfjs-cos/libtensorflow-gpu-linux-arm64-1.15.0.tar.gz"
}

再度インストールします。

$ npm i

3. node-red-contrib-tfjs-coco-ssd のインストール

COCO モデルを使用した SSD によるオブジェクト検出を試すために、 node-red-contrib-tfjs-coco-ssd モジュールをインストールします。
node-red-contrib-tfjs-coco-ssd は 依存関係に @tensorflow/tfjs-node モジュールのバーション 1.4.0 が指定されているため、最新バージョン (1.7.4) へ変更する必要があります。

$ cd ~/.node-red
$ npm i node-red-contrib-tfjs-coco-ssd

エラーが表示されるので、以下の手順を実施します。

$ cd node_modules/node-red-contrib-tfjs-coco-ssd

package.json の依存関係で、@tensorflow/tfjs-node に指定されているバージョンを 1.4.0 から 1.7.4 へ変更します。

package.json
        "@tensorflow/tfjs-node": "1.4.0",
↓
        "@tensorflow/tfjs-node": "1.7.4",

エラーが表示されるので、2. @tensorflow/tfjs-node のインストールと同様に、以下の手順を実施します。

$ cd node_modules/@tensorflow/tfjs-node

custom-binary.json ファイルを作成します。

$ vi scripts/custom-binary.json
custom-binary.json
{
  "tf-lib": "https://s3.us.cloud-object-storage.appdomain.cloud/tfjs-cos/libtensorflow-gpu-linux-arm64-1.15.0.tar.gz"
}

再度インストールします。

$ npm i

package-lock.json を削除します。
(@tensorflow/tfjs-node モジュールのバーション 1.4.0 をインストールした情報が残っているため)

$ cd ~/.node-red
$ rm package-lock.json

4. Node-RED を起動します。

$ node-red-start

Node-RED の起動ログが表示されますので、起動が完了したら Ctrl + C で抜けます。
停止する場合は、以下のコマンドを実行します。

$ node-red-stop

簡単に試す場合の手順

node-red-contrib-tfjs-coco-ssd モジュールを fork して導入手順を簡略化しています。

1. Node-REDのインストール

以下のコマンドを実行して、Jetson Nano に Node-RED をインストールします。

$ bash <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/node-red/linux-installers/master/deb/update-nodejs-and-nodered)

質問を聞かれた場合は、y を入力します。(2回)

Are you really sure you want to do this ? [y/N] ? y
Would you like to install the Pi-specific nodes ? [y/N] ? y

2. @kitazaki/node-red-contrib-tfjs-coco-ssd のインストール

$ cd ~/.node-red
$ npm i @kitazaki/node-red-contrib-tfjs-coco-ssd@0.0.3

エラーが表示されるので、以下の手順を実施します。
(インストールの中で @tensorflow/tfjs-node の custom-binary.json を作成しているので、2回目のインストールで成功します)

$ cd node_modules/@tensorflow/tfjs-node/
$ npm i

3. Node-RED を起動します。

$ node-red-start

Node-RED の起動ログが表示されますので、起動が完了したら Ctrl + C で抜けます。
停止する場合は、以下のコマンドを実行します。

$ node-red-stop

サンプルのフローを動かす

USB カメラで撮影した画像を使用してオブジェクト検出し、結果を Node-RED のフロー上に表示するため、以下の2つのモジュールをインストールします。

  • node-red-contrib-image-output
  • node-red-contrib-usbcamera

node-red-contrib-usbcamera モジュールを使用するためには、fswebcam コマンドをインストールする必要があります。

$ sudo apt update
$ sudo apt install fswebcam

$ cd ~/.node-red
$ npm i node-red-contrib-image-output 
$ npm i node-red-contrib-usbcamera

モジュールをインストールした後は Node-RED の停止・起動を行います。

$ node-red-stop
$ node-red-start

サンプルのフローをインポートします。

flows.json
[{"id":"7b70c5ee.6f8b54","type":"tab","label":"フロー 1","disabled":false,"info":""},{"id":"536b8b06.e08124","type":"tensorflowCoco","z":"7b70c5ee.6f8b54","name":"","modelUrl":"http://localhost:1880/coco/model.json","scoreThreshold":0.5,"passthru":"bbox","lineColour":"magenta","x":530,"y":340,"wires":[["322a680c.2a6458","91d145e.e45deb8"]]},{"id":"974b536b.811538","type":"image","z":"7b70c5ee.6f8b54","name":"","width":160,"data":"payload","dataType":"msg","thumbnail":false,"active":true,"pass":false,"outputs":0,"x":540,"y":160,"wires":[]},{"id":"6bc3a717.18fcd","type":"http request","z":"7b70c5ee.6f8b54","name":"","method":"GET","ret":"bin","paytoqs":"ignore","url":"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/b3/Team_Queerala.jpg","tls":"","persist":false,"proxy":"","authType":"","x":310,"y":280,"wires":[["974b536b.811538","536b8b06.e08124","8f34f7cf.94bfe8"]]},{"id":"71825deb.2c1e34","type":"inject","z":"7b70c5ee.6f8b54","name":"","props":[{"p":"payload"},{"p":"topic","vt":"str"}],"repeat":"","crontab":"","once":false,"onceDelay":0.1,"topic":"","payload":"","payloadType":"date","x":120,"y":280,"wires":[["6bc3a717.18fcd"]]},{"id":"322a680c.2a6458","type":"debug","z":"7b70c5ee.6f8b54","name":"","active":true,"tosidebar":true,"console":false,"tostatus":false,"complete":"true","targetType":"full","statusVal":"","statusType":"auto","x":710,"y":300,"wires":[]},{"id":"91d145e.e45deb8","type":"image","z":"7b70c5ee.6f8b54","name":"","width":"320","data":"image","dataType":"msg","thumbnail":false,"active":true,"pass":false,"outputs":0,"x":740,"y":340,"wires":[]},{"id":"8f34f7cf.94bfe8","type":"debug","z":"7b70c5ee.6f8b54","name":"","active":false,"tosidebar":true,"console":false,"tostatus":false,"complete":"true","targetType":"full","statusVal":"","statusType":"auto","x":510,"y":100,"wires":[]},{"id":"20417db3.6bb88a","type":"usbcamera","z":"7b70c5ee.6f8b54","filemode":"0","filename":"image01.jpg","filedefpath":"1","filepath":"","fileformat":"jpeg","resolution":"2","name":"","x":310,"y":340,"wires":[["974b536b.811538","8f34f7cf.94bfe8","536b8b06.e08124"]]},{"id":"e39ca5b2.147f48","type":"inject","z":"7b70c5ee.6f8b54","name":"","props":[{"p":"payload"},{"p":"topic","vt":"str"}],"repeat":"","crontab":"","once":false,"onceDelay":0.1,"topic":"","payload":"","payloadType":"date","x":120,"y":340,"wires":[["20417db3.6bb88a"]]}]

サンプルのフローはGithubにも置いておきます。

動作確認

Node-RED を実行し、サンプルフローを読み込んだ後、以下のようなログが出力されれば正常です。

5 May 12:30:23 - [info] Starting flows
2021-05-05 12:30:24.866596: W tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:98] Failed to find bogomips in /proc/cpuinfo; cannot determine CPU frequency
2021-05-05 12:30:24.867601: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x7f3dbf7290 initialized for platform Host (this does not guarantee that XLA will be used). Devices:
2021-05-05 12:30:24.867990: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176]   StreamExecutor device (0): Host, Default Version
2021-05-05 12:30:24.895666: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcuda.so.1
2021-05-05 12:30:24.916967: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:950] ARM64 does not support NUMA - returning NUMA node zero
2021-05-05 12:30:24.917130: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618] Found device 0 with properties:
name: NVIDIA Tegra X1 major: 5 minor: 3 memoryClockRate(GHz): 0.9216
pciBusID: 0000:00:00.0
2021-05-05 12:30:24.923907: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.0
2021-05-05 12:30:24.937424: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10.0
2021-05-05 12:30:24.953026: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcufft.so.10.0
2021-05-05 12:30:24.958246: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcurand.so.10.0
2021-05-05 12:30:24.974519: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcusolver.so.10.0
2021-05-05 12:30:24.983350: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcusparse.so.10.0
2021-05-05 12:30:25.032299: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.7
2021-05-05 12:30:25.032490: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:950] ARM64 does not support NUMA - returning NUMA node zero
2021-05-05 12:30:25.032660: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:950] ARM64 does not support NUMA - returning NUMA node zero
2021-05-05 12:30:25.032749: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1746] Adding visible gpu devices: 0
2021-05-05 12:30:26.638460: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1159] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2021-05-05 12:30:26.638579: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1165]      0
2021-05-05 12:30:26.638612: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1178] 0:   N
2021-05-05 12:30:26.638878: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:950] ARM64 does not support NUMA - returning NUMA node zero
2021-05-05 12:30:26.639051: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:950] ARM64 does not support NUMA - returning NUMA node zero
2021-05-05 12:30:26.639201: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:950] ARM64 does not support NUMA - returning NUMA node zero
2021-05-05 12:30:26.639567: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1304] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 212 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: NVIDIA Tegra X1, pci bus id: 0000:00:00.0, compute capability: 5.3)
2021-05-05 12:30:26.648679: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x7eacbb15e0 initialized for platform CUDA (this does not guarantee that XLA will be used). Devices:
2021-05-05 12:30:26.648767: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176]   StreamExecutor device (0): NVIDIA Tegra X1, Compute Capability 5.3
cpu backend was already registered. Reusing existing backend factory.
Platform node has already been set. Overwriting the platform with [object Object].
5 May 12:30:27 - [info] Started flows
2021-05-05 12:30:28.221079: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.7
2021-05-05 12:30:32.507124: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10.0

実際に GPU リソースが使用されているか確認する場合、jtop コマンドを実行するのが簡単です。
初回にインストールした場合、OSの再起動が必要です。既にインストールされている場合、最新の jtop コマンドがインストールされます。

以下の手順でインストールします。

$ sudo apt install python-pip
$ sudo -H pip install -U jetson-stats

# 初回の場合のみ
$ sudo reboot

以下の手順で実行します。

$ jtop

GPU.jpg

まとめ

みなさま、良き Jetson Nano & Node-RED ライフを！

@kitazaki/node-red-contrib-tfjs-coco-ssd モジュールの変更内容

1. package.json 変更

2. fixarm64.js 追加

3. custom-binary.json 追加

参考

4
4
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
4
4

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?