Nvidia jetson nano Torchインストールfastaiインストール構成
参照先:https://forums.fast.ai/t/share-your-work-here/27676/1274
ここにインストールされているのはPytorch 1.0とFastです.ai 1.0
1.まずファイルをダウンロードして、ここのファイルは原版と少し异なって、中もtorchパッケージを含んで、便利に原版のインストールをダウンロードすることができません
ダウンロードアドレス
2.nano上の任意の場所に解凍し、フォルダ内に入ります.
3.ダウンロードしたばかりのスクリプトの実行権限を設定します.
4.スワップファイルを設定するには、スクリプトに設定されているかどうかを確認する内容がないため、必ずこの操作のみを実行してください.
スワップファイルが設定されていることを確認するには、次の手順に従います.
8 GBの交換ファイルが作成されているのを見てください.なければ実行します.
Nanoは4 GBのRAM(GPU共有)しかないので、交換ファイルを設定する必要があります.既存の場合は、この手順をスキップします.ターミナルセッションから実行できます
ここに4 Gの交換スペースを設置してもいいので、自分の必要に応じて来ます.
5.pytorchとfastをインストールする.ai:
標準のfastを試したい場合はaiとpytorchのインストールに失敗します.標準的なpipコマンドはこれには適用されません.ダウンロードしたfastaiを実行するだけならjetson.shスクリプト.同時にインストールされます.
エラーが発生した場合は、テキストエディタでfastai_を開きます.jetson.shは、中のコマンドをコマンドラインに一歩一歩コピーして徐々に実行すればよい.これにより、コマンドが正常に実行されず、前に成功しなかったり、後に失敗したりしないことを確認できます.
6.jupyter notebookをインストールする:
fastをインストールします.aiの後、次のように表示されます.
これは、jupyterインストールで実行に必要なshell変数がエクスポートされないためです.そのためすべての端末,SSHセッションなどをオフにし,GUIからNanoを再起動するだけでよい.いったん回復したら.GUIから端末を開きます.ダウンロードしたjupyter_を確認します.notebook_config.pyファイルはnanoのホームディレクトリにあります. 実行./setup_jupyter.sh
これも時間がかかるので、再び息を止めないでください.このスクリプトの最後のステップはjupyterパスワードを要求します.これはログインパスワードではありません.これは個別のパスワードです.このパスワードを使用して、ネットワーク上の任意のPCからjupyterノートパソコンにログインできます.そのため、適切なパスワードを選択して書いてください.デフォルトのjupyterノートパソコンのインストールでは、コンソールまたはGUIからログインできます.ダウンロードした変更後のjupyter_notebook_config.pyファイルとスクリプトのインストールにより、ネットワーク上の任意のコンピュータからログインできます.jupyterノートブックを実行するには、ターミナルまたはsshインスタンスを開いて実行する必要があります.
実行されていない場合は、再度ログアウトしていない可能性があります.ただです.終わったらpytorchとfastを実行できますai.しかし、私のようにnanoでGUIを使用する必要はなく、プログラムを実行できるすべてのメモリがほしいです.
Python、Pip、VirtualEnvに関する注意事項:
経験のあるpythonユーザーの中には、仮想環境(virtualenv,conda)に慣れている人もいます.この環境にインストールまたは実行する前に、ソフトウェアを「source activate」にアクティブ化する必要があります.アクティブな環境であれば、pipコマンドとpythonコマンドが自動的にpython 3またはpip 3を実行する副作用があります(はい、あります).pip 3とpython 3を使用してpipとpythonをそれぞれ実行する必要があります.そのため、いくつかの使用を実行している場合は!python xyzのノートパソコンは、コードをに変更しない限り!python 3 xyzです.そうしないと無効になります.
過去(例えば2010年)に戻ると、4 GBのメモリがたくさんあります.この回路基板にGPUを使用していない場合は、ノートパソコンをうまく動作させるのに十分です(8 GBの交換ファイルが役立ちます).ただし、CUDAを使用している場合は、交換ディスク上で実行されないため、4 GBの各バイトが必要です.そのため、GUIを放棄し、SSHを使用してリモートコンソールを介して実行する時が来た.実行jetson_headless.shスクリプトはGUIをアンインストールし、300 MBを超えるRAMを占有する不要なパッケージをクリアします.これを実行して再起動すると、Nanoのコンソールへのアクセス権しか持てませんが、あなたのマシンは約378 MBのRAMしか使いません.pytorchとfastです.aiは3.6 GBしか残っていません.
GUIをアンインストールする場合は、このステップは私がしていません.必要に応じて来ます.
あなたのnanoを再起動します.
ここにインストールされているのはPytorch 1.0とFastです.ai 1.0
1.まずファイルをダウンロードして、ここのファイルは原版と少し异なって、中もtorchパッケージを含んで、便利に原版のインストールをダウンロードすることができません
ダウンロードアドレス
2.nano上の任意の場所に解凍し、フォルダ内に入ります.
3.ダウンロードしたばかりのスクリプトの実行権限を設定します.
chmod +x fastai_jetson.sh
chmod +x jetson_headless.sh
chmod +x setup_swapfile.sh
chmod +x setup_jupyter.sh4.スワップファイルを設定するには、スクリプトに設定されているかどうかを確認する内容がないため、必ずこの操作のみを実行してください.
スワップファイルが設定されていることを確認するには、次の手順に従います.
free8 GBの交換ファイルが作成されているのを見てください.なければ実行します.
Nanoは4 GBのRAM(GPU共有)しかないので、交換ファイルを設定する必要があります.既存の場合は、この手順をスキップします.ターミナルセッションから実行できます
./setup_swapfile.shここに4 Gの交換スペースを設置してもいいので、自分の必要に応じて来ます.
5.pytorchとfastをインストールする.ai:
標準のfastを試したい場合はaiとpytorchのインストールに失敗します.標準的なpipコマンドはこれには適用されません.ダウンロードしたfastaiを実行するだけならjetson.shスクリプト.同時にインストールされます.
./fastai_jetson.shエラーが発生した場合は、テキストエディタでfastai_を開きます.jetson.shは、中のコマンドをコマンドラインに一歩一歩コピーして徐々に実行すればよい.これにより、コマンドが正常に実行されず、前に成功しなかったり、後に失敗したりしないことを確認できます.
6.jupyter notebookをインストールする:
fastをインストールします.aiの後、次のように表示されます.
Done with part1 – now logout, login again and run setup_jupyter.shこれは、jupyterインストールで実行に必要なshell変数がエクスポートされないためです.そのためすべての端末,SSHセッションなどをオフにし,GUIからNanoを再起動するだけでよい.いったん回復したら.GUIから端末を開きます.
./setup_jupyter.shこれも時間がかかるので、再び息を止めないでください.このスクリプトの最後のステップはjupyterパスワードを要求します.これはログインパスワードではありません.これは個別のパスワードです.このパスワードを使用して、ネットワーク上の任意のPCからjupyterノートパソコンにログインできます.そのため、適切なパスワードを選択して書いてください.デフォルトのjupyterノートパソコンのインストールでは、コンソールまたはGUIからログインできます.ダウンロードした変更後のjupyter_notebook_config.pyファイルとスクリプトのインストールにより、ネットワーク上の任意のコンピュータからログインできます.jupyterノートブックを実行するには、ターミナルまたはsshインスタンスを開いて実行する必要があります.
jupyter notebook実行されていない場合は、再度ログアウトしていない可能性があります.ただです.終わったらpytorchとfastを実行できますai.しかし、私のようにnanoでGUIを使用する必要はなく、プログラムを実行できるすべてのメモリがほしいです.
Python、Pip、VirtualEnvに関する注意事項:
経験のあるpythonユーザーの中には、仮想環境(virtualenv,conda)に慣れている人もいます.この環境にインストールまたは実行する前に、ソフトウェアを「source activate」にアクティブ化する必要があります.アクティブな環境であれば、pipコマンドとpythonコマンドが自動的にpython 3またはpip 3を実行する副作用があります(はい、あります).pip 3とpython 3を使用してpipとpythonをそれぞれ実行する必要があります.そのため、いくつかの使用を実行している場合は!python xyzのノートパソコンは、コードをに変更しない限り!python 3 xyzです.そうしないと無効になります.
過去(例えば2010年)に戻ると、4 GBのメモリがたくさんあります.この回路基板にGPUを使用していない場合は、ノートパソコンをうまく動作させるのに十分です(8 GBの交換ファイルが役立ちます).ただし、CUDAを使用している場合は、交換ディスク上で実行されないため、4 GBの各バイトが必要です.そのため、GUIを放棄し、SSHを使用してリモートコンソールを介して実行する時が来た.実行jetson_headless.shスクリプトはGUIをアンインストールし、300 MBを超えるRAMを占有する不要なパッケージをクリアします.これを実行して再起動すると、Nanoのコンソールへのアクセス権しか持てませんが、あなたのマシンは約378 MBのRAMしか使いません.pytorchとfastです.aiは3.6 GBしか残っていません.
GUIをアンインストールする場合は、このステップは私がしていません.必要に応じて来ます.
./jetson_headless.shあなたのnanoを再起動します.