Jetson nanoにPython/Pip/PyTorch/Jupyterをセットアップ

OSイメージ・初期設定

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　そろえるケーブルとか、どのイメージをどうやって入れるかなどは公式ドキュメント見れば間違いないです。

　ほかのサイト見て失敗したので…。

https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit#prepare

Python/Pipの設定

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　Pythonはデフォルトで2系3系両方入ってるのでとりあえずそれを使う。

　まずはaptのupdate。

sudo apt-get update -y

　pipは以下のコマンドで入ります。コマンド名はpipじゃなくてpip3になります。

sudo apt-get install python3-pip
# pip自体のアップデート
pip3 install -U pip

基本的なpipライブラリのインストール

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　numpy、pandas, scipy, matplotlib, scikit-learn, pillow、jupyterなどインストールします。

　最初にcython入れないとscipyあたりでこけるので気を付けてください。

pip3 install cython

pip3 install numpy
pip3 install scipy
pip3 install pandas

pip3 install matplotlib seaborn
pip3 install scikit-learn

pip3 install pillow

pip3 install jupyterlab

PyTorchのインストール

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　pytorchのwhlファイルが公式サイトにあるのでそこからダウンロードしてwhlファイルからインストール。torchvisionも入っています。

　バージョンは好みで変えてください。-Oも併せて適切に変えないとpipでまともに入らないので気を付けてください。

wget https://nvidia.box.com/shared/static/cs3xn3td6sfgtene6jdvsxlr366m2dhq.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
pip3 install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

　あとここら辺のライブラリ入れないと動かなかったので入れておくといいと思います。

sudo apt-get install -y libopenblas-dev liblapack-dev
sudo apt-get install -y libopenmpi-dev

torchvisionのアップデート

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　さっきtorchを入れたときにインストールしたtorchvisionは0.2.2とかなりバージョン低いのでアップデートしましょう。

　公式のgithubからcloneしてそれ使ってインストールします。

git clone https://github.com/pytorch/vision.git
cd vision
# Versionは好みで変えてください
git checkout v0.7.0
sudo python3 setup.py install

　私がやったときはlibavcodecがないと怒られて、調べた感じ以下のURLのような修正で通るようになりました。

https://stackoverflow.com/questions/60781599/installing-torchvision-from-source-libavcodec-avcodec-h-not-found

PATHの修正

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　以下の内容を~/.bash_profileに記載してください。なければファイル作ってください。

　CUDA周りのところはいるかどうかわかりませんが一応通してます。

# Jupyteコマンド入っているディレクトリ
PATH="$PATH:~/.local/bin"

# ここら辺はCUDA周り, 念のため通しておく
PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"
PATH="$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin"

LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64"
LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/aarch64-linux-gnu/"

　入力終わったら反映させます。bash_profileはユーザーログイン時に読み込まれるので初回だけで大丈夫です。

source ~/.bash_profile

Jupyterの起動(簡易的)

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　最後にjupyterを起動します。

jupyter lab --ip=* --port=10000 --allow-root --NotebookApp.token='<password>'

　一番楽な方法ですが、セキュリティ的にあまりよくないらしいのでちゃんとパスワードなど設定した方がよさそうです。

https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/aee41edf1a990cad5be6

補足: jetsonのパフォーマンスを開始するツール

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　jetsonだとnvidia-smiみたいにGPUの状態を見れるツールがありません。

　pipでjeton-statsというGPUの状態見れるライブラリがあるのでおすすめです。

sudo pip3 install jetson-stats
sudo systemctl restart jetson_stats.service
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