Jetson NanoにPipenvでTensorFlowをインストール

はじめに

本記事はJetson NanoにPipenvによりTensorFlowをセットアップするための方法を示したものである。Pythonの環境構築をPipenvで統一しつつある中で、TensorFlowをpip3でインストールしていたことが気になっていたのでPipenvでインストールし直した。

準備

基本的なセットアップは「Jetson Nanoの実験環境のまとめ」に従っている。
追加で下記のパッケージをインストールする。

ターミナル

sudo apt install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev  

インストール

$HOME/Documents/TensorFlowにインストールする。

ターミナル

yamamo-to@jetson-nano:~$ mkdir ~/Documents/TensorFlow
yamamo-to@jetson-nano:~$ cd ~/Documents/TensorFlow
yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/TensorFlow$

このディレクトリに下記の内容でPipfileを置く¹。

Pipfile

[[source]]
name = "pypi"
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true

[[source]]
name = "nvidia"
url = "https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42"
verify_ssl = true

[dev-packages]

[packages]
numpy = {version="*", index="pypi"}
grpcio = {version="*", index="pypi"}
absl-py = {version="*", index="pypi"}
py-cpuinfo = {version="*", index="pypi"}
psutil = {version="*", index="pypi"}
portpicker = {version="*", index="pypi"}
six = {version="*", index="pypi"}
mock = {version="*", index="pypi"}
requests = {version="*", index="pypi"}
gast = {version="*", index="pypi"}
h5py = {version="*", index="pypi"}
astor = {version="*", index="pypi"}
termcolor = {version="*", index="pypi"}
tensorflow_gpu = {version="==1.13.1+nv19.5", index="nvidia"}

[requires]
python_version = "3.6"

[pipenv]
allow_prereleases = true

あとは次のコマンドでインストールされる。

ターミナル

yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/TensorFlow$ pipenv install

確認

ターミナル

yamamo-to@jetson-nano:~/Documents/TensorFlow$$ pipenv run python3 -c 'import tensorflow; print(tensorflow.__version__)'
1.13.1

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1. 関係ないパッケージもnvidiaに参照しに行っていたので修正(2019/06/09)。 ↩