JetsonはNVIDIAが開発したAIコンピューティングプラットフォームで、Pythonを使用した開発が可能です。ここでは、JetsonでのPython開発環境の構築方法について説明します。
Jetsonのセットアップ
Jetsonのセットアップは公式の解説に従って行います。必要なものは以下の通りです。
- LocalMachine: L4Tを書き込むため
- USB-Cのケーブル: LocalMachineと接続するため
- microSD or NVMe (M.2) SSD: 読み書きが早いNVMeのほうがおすすめ
Python環境の整備
Python環境を整える前に、よく使うものをインストールします。具体的には、nanoエディタとpipをインストールします。
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install nano
sudo apt-get install python3-pip
深層学習フレームワークのインストール
TensorflowとPyTorchはJetsonで利用可能です。インストールは以下のコマンドを実行します。
# Tensorflowのインストール
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install -U pip
sudo pip3 install -U numpy grpcio absl-py py-cpuinfo psutil portpicker six mock requests gast h5py astor termcolor protobuf keras-applications keras-preprocessing wrapt google-pasta
sudo pip3 install --pre --extra-index-url [6](https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42) tensorflow-gpu==1.14.0+nv19.7
# PyTorchのインストール
wget [7](https://nvidia.box.com/shared/static/06vlvedmqpqstu1dym49fo7aapgfyyu9.whl) -O torch-1.2.0a0+8554416-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
sudo pip3 install numpy torch-1.2.0a0+8554416-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
以上で、JetsonでのPython開発環境の構築が完了します。これにより、Jetsonを活用したPythonプログラミングが可能となります。