Jetson NanoはNVIDIAが開発したAIエッジデバイス向けのプラットフォームで、高度な計算能力を持ち、AIや機械学習のタスクを効率的に実行することができます。Pythonはその強力な計算能力を活用するための一つの手段であり、その開発環境を整備することで、Jetson Nanoの可能性をさらに引き出すことができます。
Jetson Nanoのセットアップ
Jetson Nanoのセットアップは、基本的には公式の解説に従って行います。その中で、特に注意すべきは、使用言語をEnglishにするという点です。これは、日本語はトラブルの元となるためです。
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。
その後、深層学習フレームワークのインストールを行います。Tensorflowはバイナリが準備されており、インストールは以下のコマンドを実行します。
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 [7](https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42) tensorflow-gpu==1.14.0+nv19.7
PyTorchは次のコマンドでインストールできます。
wget [8](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
まとめ
Jetson Nanoは、AIや機械学習のタスクを効率的に実行するための強力なツールです。Pythonの開発環境を整備することで、その可能性をさらに引き出すことができます。この記事が、Jetson NanoのPython開発環境の構築に関する情報を探している方の参考になれば幸いです。