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2020/07/03

【2020年版】NVIDIA Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト 【2020年版】NVIDIA Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト

(Jetsonの面倒な初期設定やミドルウェアのインストールを bashスクリプトの実行だけで簡単にできます)

Tags: [Raspberry Pi], [電子工作], [ディープラーニング]




● NVIDIA Jetson Xavier NX、NVIDIA Jetson Nanoの違い、性能比較

Xavier NXNano
性能比6~30倍1
AI性能比21 TOPs472 GFLOPs
メモリ8GB4GB
M.2 SSD対応非対応
電源付属別売り
ファン内蔵別売り
SDカード別売り別売り
ケース別売り別売り
消費電力10W / 15W5W / 10W
 ※ 廉価版として Jetson Nanoの 2GB版が有りますが、メモリが足りなくて不幸なので買っちゃ駄目!


NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit 開発キット クラウドネイティブ AIコンピュータ ディープラーニング
ASIN: B088TTD1QT

※ 低価格のハイエンドモデル

NVIDIA Jetson Nano Development Kit B01 開発キット AI コンピュータ 人工知能 エッジコンピューティング
ASIN: B085NQTKS9

※ 入門用の低価格 4GB版

GeeekPi Jetson Nanoケース(Jetson Nano B01およびA02バージョンをサポート)NVIDIA Jetson Nano開発者キットに適したファン付きJetson NanoケースSmall AI Powerful Computer
ASIN: B085PZ4F3X

SanDisk ( サンディスク ) 128GB microSD Extreme PRO microSDXC A2 SDSQXCY-128G-GN6MA [ 海外パッケージ品 ]
ASIN: B07G3H5RBT

※ 高速、大容量 SDカード


2020/06/27
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2019/03/20
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● Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト

 対応環境
 Jetson Nano
 Jetson Xavier NX

 2021/02 JetPack 4.5.1 PR Production Release
 2021/01 JetPack 4.5 PR Production Release
 2020/10 JetPack 4.4.1 PR Production Release
 JetPack 4.4 PR Production Release
 JetPack 4.4 DP Developer Preview
 JetPack 4.3 PR Production Release

FREEWING-JP/Jetson_Convenience_Script
Jetson Convenience Script

 面倒な初期設定やミドルウェアのインストールを bashスクリプトの実行だけで簡単にできます。

 1日に30回以上同じ手順を手作業でコピペするのが嫌になったので便利な全自動スクリプトを作成しました。

Bazel
Benchmark
Caffe
Clang
CMake
DeepStream
gcc
JetPack
Jetson_Hello_AI_World
Jupyter
libjpeg-turbo
llvm
Memcached
MongoDB
NV_Caffe
NV_FFmpeg
OpenBLAS
OpenCV
openpifpaf
OpenPose
Python
PyTorch
Redis
StyleGAN
StyleGAN2
TensorFlow
tf-pose-estimation
trt_pose
trt_pose_hand
Vino_VNC
Visual_Studio_Code
Xavier_NX_M2_NVMe_SSD


● Jetson Nano / Jetson Xavier NX initialize
# Auto detect Nano or Xavier NX
cd
git clone https://github.com/FREEWING-JP/Jetson_Convenience_Script
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/JetPack/1st_jetson_initialize.sh
source .bashrc
 or
sudo reboot
# sudo visudo
sudo visudo
Defaults        env_reset, timestamp_timeout=-1
 or
echo 'Defaults env_reset, timestamp_timeout=-1' | sudo EDITOR='tee -a' visudo

● Optional deb package
cd
git clone https://github.com/FREEWING-JP/Jetson_Convenience_Script 00_deb -b 00_deb
mv ./00_deb/00_deb/* ./00_deb/
ls -l ./00_deb


● WiFi Setup

SSID='WIFI-SSID'
PASSWORD='PLAIN-PASSWORD'

sudo nmcli device wifi connect $SSID password $PASSWORD

sudo nmcli con add type wifi con-name $SSID ifname wlan0 ssid $SSID
sudo nmcli con modify $SSID wifi-sec.key-mgmt wpa-psk
sudo nmcli con modify $SSID wifi-sec.psk $PASSWORD
sudo nmcli con up $SSID

nmcli dev wifi list


● CMake 3.17.3
https://github.com/Kitware/CMake
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/CMake/inst_CMake.sh


● libjpeg-turbo 2.0.5 (libjpeg v8)
https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/libjpeg-turbo/inst_libjpeg-turbo_205.sh


● OpenBLAS develop
https://github.com/xianyi/OpenBLAS
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/OpenBLAS/inst_OpenBLAS.sh


● OpenCV 3.4.10
https://github.com/opencv/opencv
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/OpenCV/inst_OpenCV3410.sh

● OpenCV 3.4.9
https://github.com/opencv/opencv
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/OpenCV/inst_OpenCV349.sh

● OpenCV 4.4.0 with cuDNN 8.0, GStreamer, V4L Video4Linux
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/OpenCV/inst_OpenCV440.sh


● Caffe master
https://github.com/BVLC/caffe
 # with OpenCV 3.x (JetPack 4.2)
 # with OpenCV 4.x (JetPack 4.3 or 4.4)
 # Auto detect OpenCV 3.x/ 4.x with OpenCV 4.x patch
 # support JetPack 4.4 production release disable cuDNN
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/Caffe/inst_Caffe.sh

● Caffe Deep Dreamer (Google's DeepDream)
https://github.com/kesara/deepdreamer
http://www.neko.ne.jp/~freewing/raspberry_pi/nvidia_jetson_nano_build_caffe_google_deep_dream/
 # Auto detect Python 2/ Python 3 with Python 2 patch
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/Caffe/inst_DeepDreamer.sh

● OpenPose v1.6.0
# Auto detect JetPack 4.3 or 4.4
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
 # Auto detect JetPack 4.3 or 4.4
 # Auto detect OpenCV 3.x/ 4.x for Build OpenPose's Caffe
 # external Caffe version should be 0.17.3 (ex. OpenPose internal/ NVIDIA Caffe)
 # Require CMake Version 3.12 or above
 # support JetPack 4.4 production release disable cuDNN
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/OpenPose/inst_OpenPose.sh


● TensorFlow v1.15.2
https://github.com/tensorflow/tensorflow
 # Auto detect JetPack 4.3 or 4.4
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/TensorFlow/inst_tf1.sh

● TensorFlow v2.1.0
https://github.com/tensorflow/tensorflow
 # Auto detect JetPack 4.3 or 4.4
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/TensorFlow/inst_tf2.sh

● tf-pose-estimation master
https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/tf-pose-estimation/inst_tf-pose-estimation.sh


● NVIDIA Caffe v0.17.3
https://github.com/nvidia/caffe
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/NV_Caffe/inst_NV_Caffe.sh

● NVIDIA OpenPose v1.6.0
 # Auto detect JetPack 4.3 or 4.4
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/NV_OpenPose/inst_NV_OpenPose.sh


● NVIDIA FFmpeg for Jetson Nano
https://github.com/jocover/jetson-ffmpeg

● NVIDIA FFmpeg for Jetson Xavier NX master
https://developer.nvidia.com/ffmpeg

● NVIDIA FFmpeg for Jetson Nano / Jetson Xavier NX
 # Auto detect Nano or Xavier
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/NV_FFmpeg/inst_NV_FFmpeg.sh


● StyleGAN
https://github.com/NVlabs/stylegan
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/StyleGAN/inst_StyleGAN.sh

● StyleGAN2
https://github.com/NVlabs/stylegan2
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/StyleGAN2/inst_StyleGAN2.sh


● Pytorch v1.4.0 / torchvision v0.5.0 / Python 3.6
https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-nano-version-1-5-0-now-available/72048
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/Pytorch/inst_PyTorch_v1_4_Python3.sh

● Pytorch v1.5.0 / torchvision v0.6.0 / Python 3.6
https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-nano-version-1-5-0-now-available/72048
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/Pytorch/inst_PyTorch_v1_5_Python3.sh


● Visual Studio Code
https://github.com/Microsoft/vscode
# for Jetson Nano
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/Visual_Studio_Code/inst_Visual_Studio_Code_1350.sh
# for Jetson Xavier
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/Visual_Studio_Code/inst_Visual_Studio_Code_1472.sh


● Vino VNC Server
https://gitlab.gnome.org/GNOME/vino/
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/Vino_VNC/inst_Vino_VNC.sh


● Benchmark
http://www.neko.ne.jp/~freewing/raspberry_pi/nvidia_jetson_benchmark_full_load/
 # UnixBench byte-unixbench
 # https://github.com/kdlucas/byte-unixbench
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/Benchmark/inst_UnixBench.sh
 # Benchmarks Targeted for Jetson Xavier NX (Using GPU+2DLA)
 # https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson_benchmarks
cd
bash ./Jetson_Convenience_Script/Benchmark/inst_jetson_benchmarks.sh



Tags: [Raspberry Pi], [電子工作], [ディープラーニング]

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