【セットアップ編】2GB版Jetson NanoでHello AI World

サンタさんからJetson Nanoの2GB版をプレゼントしてもらったので、冬休みのお供として公式のチュートリアルを一通りなめていきます。

クリスマスプレゼント pic.twitter.com/kEcDJCFrxB
— ki (@ijiwarunahello_) December 26, 2020

ところどころ理解が間違っていたり手順がおかしかったりするかもしれませんが、初心者が頑張ってるなと温かい目で見守っていただけたら幸いです。

SDイメージのセットアップなど

公式サイトの説明が一番わかりやすいと思うので、そちらを参考にしていただくといいです。

SDイメージの作成にはいつもbalenaEtcherを使っていましたが、MacbookをBig Surにアップグレードしてから動作がすんごい重くなってしまったので

Raspberry Pi Imagerを使って作成しました。

balenaEtcherが重すぎてRaspi Imagerを使ってブートイメージ作った
Big Surにアップグレードしたせいかな、、、 pic.twitter.com/o06a8EZHtr
— ki (@ijiwarunahello_) December 26, 2020

書き込みイメージを選択するところで、一番下の「Use Custom」から任意のimgファイル（解凍前のzipファイルでもOKでした）を選択することができます。

お試しするチュートリアルは公式のjetson-inferenceパッケージです。

推論をやるのに使うJetPackというSDKはすでにインストールされているらしいのでプロジェクトをビルドしていきますが

今回はDockerを使った方法で環境をセットアップします（なんとなくです）。

とくに難しいこともなく、公式の手順をそのまま実行するだけでOKです。

インストールされているJetPackを自動でチェックして適切なイメージがpullされるみたいです。

$ git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
$ cd jetson-inference
$ docker/run.sh

途中でDNNモデルを選択する画面が出てきますが、ひとまずデフォルトの状態で続行しました。

イメージのpullが成功すると、自動的にコンテナにログインします。

生き返った pic.twitter.com/rLih7ciJti
— ki (@ijiwarunahello_) December 26, 2020

サンプルソフトを実行してみましょう。

./imagenet images/jellyfish.jpg images/test/jellyfish.jpg

jetson-inferenceをDockerで実行 pic.twitter.com/kZ6P13SH1L
— ki (@ijiwarunahello_) December 26, 2020

クラゲの認識ができました。

Hello AI Worldのチュートリアルが実行できる環境が整いました。

NVIDIA公式ガジェットなのでいろいろSDKが用意されてて簡単にセットアップできていいですね。

トレーニング動画もあるのであとは己のやる気次第、、、！