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

/etc/rc.local

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。