#はじめに
Deep Learningの勉強とGPUの性能評価のためにJetson TX1を購入しました。
( Amazonの商品ページ: Jetson TX1開発キット )
以下に私の初期設定内容を記載します。
#JetPackを用いたセットアップ
Jetson TX1に対しホストPCからJetPack2.3を用いてインストールする。
(ホストPCとしてWindows10とデュアルブートさせた64bit版Ubuntu14.04LTSを使用)
参考リンク: JetPackを用いたセットアップ
#タイムゾーンの設定
「System Settings->Time & Data->Location->Tokyo」を選択
#キーボードレイアウトの変更
1.System Settings->Keyboard」を選択
2.TextEntryをクリック
3.「+」マークをクリック
4.Japneseを選択
5.English(US)を削除
- English(US)をクリック
- 「-」ボタンをクリック
- Japneseだけになっているかを確認
7.日本語レイアウトになっているかを確認 - 「"」や「*」がキーボード通りに打てるかを確認
#SDカードの内蔵ドライブ化
##内蔵eMMCの(個人的な)問題点
JetPack2.3によるOSアップデートとCUDA環境のインストールのみで、eMMCを9.5GB使用している(残り4.4GB)。
eMMCだけで運用するのは無理がありそうなので、外付けSDカードを使用することにしました。
(お金に余裕がある人はSSDの方が無難だと思います)
(CUDAのサンプルを削除すれば1GB程度余裕ができる?)
##SDカードの下準備
使用したのはAmazonで購入した東芝のmicroSDXC 64GB
( Amazonの商品ページ: 東芝 microSDXC 64GB )
SDカードを挿入すると自動で認識されるので、フォーマットを実行する。
フォーマットはSDカード認識後にSDカードのアイコンを右クリックし「Format」。
ここではフォーマットタイプとしてExt4を選択しました
##SDカードのマウント
- マウント先のディレクトリを作成
- ターミナルにて「sudo mkdir /mnt/sd64」を実行する
- (ディレクトリ名「sd64」は任意)
- SDカードのデバイスファイル名を取得
- ターミナルにて「fdisk -l」を実行する
- 私の環境では「/dev/mmcblk1p1」として認識されていたので、以下この名称で進めます。
- SDカードをマウント
- ターミナルにて「sudo mount /dev/mmcblk1p1 /mnt/d」を実行する。
- SDカードがマウントされたかを確認
- ディレクトリ「/mnt/sd64」を右クリックし、propertyを表示しSDカードの容量と同じかを確認する。
- (もしくはSDカードに保存されたファイルが表示されるかを確認する)
- 起動時にマウント
- ルート権限で「/etc/rc.local」を編集する
- (例)ターミナルで「sudo nano /etc/rc.local」を実行する
if test -b /dev/mmcblk1p1; then
echo -n "Mounting SD memory"
sudo mount /dev/mmcblk1p1 /mnt/sd64
check_status
fi
参考リンク: Linuxでのマウントに必要なコマンド
参考リンク: 起動時にマウントする方法
#おわりに
以上、Jetson TX1の初期設定の一例を紹介しました。
今後、QiitaにてJetson TX1を用いたDeep Learningの事例やGPUの性能評価の結果を載せていきたいと考えています。