Jetso nano セットアップ 2019-05-31 ver

2代目をセットアップする機会があったのでメモ

f:id:pongsuke:20190716162434p:plain
jetson nano

img は 2019-05-31 ver

Getting Started With Jetson Nano Developer Kit | NVIDIA Developer

Miscro SDカードを SD card formatter でクイックフォーマット

Etcher で、IMGを焼き付ける

物理的に差し込んで、電源を入れる

許諾にOKを出し、言語設定等を済ませる

Applying changes で、停止する・・・?

https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1049751/jetson-nano/hangs-at-first-boot-at-quot-waiting-for-unattended-upgr-to-exit-quot-/

フォーラムにありますが、45分待てば良いとのこと。

キャンセルしても問題ないでしょうが、今回は待ってみました。
確かに、45分ほど経過し、再起動しました。

初期設定

IP固定

起動時GUIになっているので、GUIで設定しました。

右上のバーからnetwrok設定を選択肢、ipv4 setting をいじる。
再起動

swapメモリ作成
$ git clone https://github.com/JetsonHacksNano/installSwapfile
$ cd installSwapfile/
$ ./installSwapfile

$ free
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:        4058432      640544     3000412       19096      417476     3248224
Swap:       6291452           0     6291452

Vino

Getting Started with the NVIDIA Jetson Nano Developer Kit

上記の通りに一通りやった結果として、先にログインして有れば起動する状態になりました。

Versionなど

$ cat /etc/os-release 
NAME="Ubuntu"
VERSION="18.04.2 LTS (Bionic Beaver)"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 18.04.2 LTS"
VERSION_ID="18.04"
HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy"
VERSION_CODENAME=bionic
UBUNTU_CODENAME=bionic

$ python --version
Python 2.7.15+

$ python3 --version
Python 3.6.8

$ python -c "import cv2; print (cv2.__version__)"
3.3.1

$ python3 -c "import cv2; print (cv2.__version__)"
3.3.1

ファンを付ける

$ sudo sh -c 'echo 255 > /sys/devices/pwm-fan/target_pwm'

起動時に有効にしたいので、/etc/rc.local にも入れておく。

CUDA サンプル

$ cp -a /usr/local/cuda-10.0/samples/ ~/
$ cd samples
$ make -j 4

$ cd ./1_Utilities/deviceQuery
$ ./deviceQuery 
./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "NVIDIA Tegra X1"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          10.0 / 10.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    5.3
  Total amount of global memory:                 3963 MBytes (4155834368 bytes)
  ( 1) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     128 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            922 MHz (0.92 GHz)
  Memory Clock rate:                             13 Mhz
  Memory Bus Width:                              64-bit
  L2 Cache Size:                                 262144 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 32768
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            Yes
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device supports Compute Preemption:            No
  Supports Cooperative Kernel Launch:            No
  Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      No
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 0 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 10.0, CUDA Runtime Version = 10.0, NumDevs = 1
Result = PASS

vnc4server

フレームバッファリングがおかしいのか、チカチカしたり、更新が遅れたりするのと、コンソールでログインが必須なので、vnc4server に切り替える。

また、ログインに成功しても、デスクトップが出ないので、gnome-panel などを入れて、xstartup を修正する。

こちらから学びました

2019年04月19日 : limepikoのblog

$ sudo apt-get intall vnc4server
$ sudo apt install gnome-panel gnome-settings-daemon metacity

$ cat ~/.vnc/xstartup
#!/bin/sh

# Uncomment the following two lines for normal desktop:
# unset SESSION_MANAGER
# exec /etc/X11/xinit/xinitrc

[ -x /etc/vnc/xstartup ] && exec /etc/vnc/xstartup
[ -r $HOME/.Xresources ] && xrdb $HOME/.Xresources
xsetroot -solid grey
vncconfig -iconic &
#x-terminal-emulator -geometry 80x24+10+10 -ls -title "$VNCDESKTOP Desktop" &
#x-window-manager &

export XKL_XMODMAP_DISABLE=1
/etc/X11/Xsession
exec gnome-session &
gnome-panel &
gnome-settings-daemon &
metacity &
nautilus &
gnome-terminal &

Tensorflow

TensorFlow For Jetson Platform :: Deep Learning Frameworks Documentation

$ python3
Python 3.6.8 (default, Jan 14 2019, 11:02:34) 
[GCC 8.0.1 20180414 (experimental) [trunk revision 259383]] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'1.13.1