NVIDIA Jetson Nano Dev Kit B01に TensorFlow をインストールする

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TensorFlow JetsonNano GPU GPU テキストリンク

インストール手順

1. HDF5 のインストール

$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools

2. pip のインストール

$ sudo apt-get install python3-pip

3. その他パッケージのインストール

$ sudo apt-get install zlib1g-dev zip libjpeg8-dev libhdf5-dev 

$ sudo pip3 install -U numpy grpcio absl-py py-cpuinfo psutil portpicker grpcio six mock requests gast h5py astor termcolor

4. TensorFlow のインストール

$ sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu

5. インストールを確認

$ python3
Python 3.6.9 (default, Apr 18 2020, 01:56:04) 
[GCC 8.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
1.13.1
>>> quit()

上記で TensorFlow のインストールは完了です。

TensorFlow チュートリアル・コードを動作させる

mkdir logs
gedit mnist.py
mnist.py
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

log_filepath = "./logs/"
tb_cb = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_filepath, histogram_freq=1)

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[tb_cb])
model.evaluate(x_test, y_test)

model.save('mnist.hdf5')

TensorBoard起動

$ tensorboard --logdir=./logs

TensorBorad が起動したら Jetson Nano 上の Chromium ブラウザで localhost:6006 を開きます。

i
i2

保存したモデルを Netron ブラウザ・バージョン で確認

以上です。