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2020/06/13

【2020年版】NVIDIA Jetson Nano対応の OpenPoseをビルドする手順 【2020年版】NVIDIA Jetson Nano対応の OpenPoseをビルドする手順

(NVIDIA Jetson Nano対応の OpenPoseをビルドする手順)

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




● Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト

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


● 2020年追記 OpenPoseが使用する Caffeは OpenCV 3系を必要とします

 OpenCV 4系に対応改造した Caffeを使う事で JetPack 4.3以降はハッピーに成れる!!
Qengineering / caffe
 Special adapted for OpenCV 4.1 and Python 3.6+
Install OpenCV 4.1.2 and Caffe on Ubuntu 18.04 for Python 3


● 2020年版 NVIDIA Jetson Nano対応の OpenPoseをビルドする手順

・NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで OpenPoseをビルドする手順
NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで OpenPoseをビルドする手順




● 2020年追記

 OpenPose build failed with JetPack 4.4 DP Developer Preview

 JetPack 4.4 DP Developer Previewはビルドに失敗します。
JetPack 4.4 Developer Preview L4T 32.4.2
nv-jetson-nano-sd-card-image-r32.4.2.zip
cudnn.h not found

-- Building with CUDA.
-- CUDA detected: 10.2
-- Found cuDNN: ver. ??? found (include: /usr/include, library: /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcudnn.so)
CMake Error at cmake/Cuda.cmake:263 (message):
  cuDNN version >3 is required.
Call Stack (most recent call first):
  cmake/Cuda.cmake:291 (detect_cuDNN)
  CMakeLists.txt:417 (include)

● 2020年版 JetPack 4.4 DP Developer Previewで OpenPoseのビルドエラーの対策方法

2020/06/28
【2020年版】NVIDIA JetPack 4.4 DP Developer Previewで OpenPoseのビルドエラーの対策方法
【2020年版】NVIDIA JetPack 4.4 DP Developer Previewで OpenPoseのビルドエラーの対策方法

  Jetson Nano、Jetson Xavier NX 開発者キット + JetPack 4.4 DPで OpenPoseをビルドする手順

● JetPack 4.3は OpenPoseのビルドに成功します。
JetPack 4.3
https://developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-imager-3231
JetPack 4.3 L4T 32.3.1
nv-jetson-nano-sd-card-image-r32.3.1.zip
● JetPack 4.3
jetson@jetson-desktop:~ $ ls -l /usr/include/cudnn.h
lrwxrwxrwx 1 root root 26 12月 17 03:53 /usr/include/cudnn.h -> /etc/alternatives/libcudnn

jetson@jetson-desktop:~ $ ls -l /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcudnn.so
lrwxrwxrwx 1 root root 29 12月 17 03:53 /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcudnn.so -> /etc/alternatives/libcudnn_so


● NVIDIA Jetson Nanoで OpenPose v1.6.0をビルドする方法

 NVIDIA Jetson Nano 開発者キットで OpenPoseを使って動画から人体の骨格検出

 NVIDIA Jetson Nanoで OpenPoseをビルドする方法

CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
 OpenPose represents the first real-time multi-person system to jointly detect human body, hand, facial, and foot keypoints (in total 135 keypoints) on single images.

 ラズパイでは不可能だった OpenPoseを NVIDIA Jetson Nanoで動かします。

 OpenPoseを動かすのに必要なリソース
 ・CUDA (Nvidia GPU) version
  ・GPU memory 1.6 GB
  ・空きメモリ 2.5 GB BODY_25 model
  ・空きメモリ 2.0 GB COCO model

  ・リソースの低減策 MPI and MPI_4 modelsを使用する
  ・--net_resolutionや scale_numberを使用して使用メモリを制限する


●今回動かした NVIDIA Jetson Nanoの Ubuntu OSのバージョン

 JetPack 4.3 L4T 32.3.1
JetPack 4.3
https://developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-imager-3231
nv-jetson-nano-sd-card-image-r32.3.1.zip

jetson@jetson-desktop:~ $ uname -a
Linux jetson-desktop 4.9.140-tegra #1 SMP PREEMPT Mon Dec 9 22:47:42 PST 2019 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux

jetson@jetson-desktop:~ $ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 18.04.3 LTS
Release:        18.04
Codename:       bionic

● Jetson Nanoの初期設定、最高速で動かす設定、空きメモリを増やす方法等

2020/06/13
【2020年版】NVIDIA Jetson Nanoの初期設定、最高速で動かす設定、空きメモリを増やす方法等
【2020年版】NVIDIA Jetson Nanoの初期設定、最高速で動かす設定、空きメモリを増やす方法等

  2020年の JetPack 4.4になっても nvccのパスがデフォルトで通って無いとか、初期設定が必要です


● 2020年の JetPack 4.4になっても CMakeのバージョンが滅茶苦茶古いので新しいバージョンをビルドする

 CMakeのバージョンが古いと OpenPoseのビルド時にエラーが発生する。
【2020年版】NVIDIA Jetson用に最新の CMake 3.17.3をビルドしてインストールする方法
【2020年版】NVIDIA Jetson用に最新の CMake 3.17.3をビルドしてインストールする方法

  2020年の JetPack 4.4になっても CMakeのバージョンが 3.10.2と古く OpenPoseのビルドでエラー発生の原因



● NVIDIA Jetson Nanoで OpenPose v1.6.0を Gitのソースコードからビルドしてみる

# CMake v3.17.3のビルド
# OpenPoseのビルドには最新の cmakeが必要なので cmakeをビルドする
# 上の記事を参照

# お決まりの sudo apt-get updateで最新状態に更新する
sudo apt-get update

# cmakeは入れない事!
sudo apt-get -y install git

# user@user-desktop:~$ cmake --version
# cmake version 3.10.2
# apt-get installの cmakeのバージョンは OpenPoseのビルドでエラーが出る
# CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.

# cmakeのバージョン確認
cmake --version
# cmake version 3.17.3
# CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake).
# OpenPoseのビルド

# OpenPoseのソースリストをダウンロードする
# build OpenPose
cd
# OpenPose v1.6.0 Apr 27, 2020
git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose -b v1.6.0 --depth 1
cd openpose
sudo bash ./scripts/ubuntu/install_deps.sh
# Collecting opencv-python
#  Could not find a version that satisfies the requirement opencv-python (from versions: )
# No matching distribution found for opencv-python
# ↑これは気にしない

mkdir build
cd build

# cmake ..
# CMake Warning:
#   Manually-specified variables were not used by the project:
#     CUDA_ARCH_BIN

cmake .. \
  -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  -D CUDA_ARCH_BIN="5.3"

# NVIDIA CUDA GPUs Compute Capability
# https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
# Compute Capability Jetson Nano = 5.3
# -D CUDA_ARCH_BIN="5.3"
# Compute Capability Jetson Xavier = 7.2
# -D CUDA_ARCH_BIN="7.2"

# -D CUDA_ARCH_BIN="5.3" -D CUDA_ARCH_PTX="5.3"
# WITH_CUDA WITH_CUBLAS CUDA_GENERATION
# -- Found CUDA: /usr/local/cuda (found version "10.0")
# -- Building with CUDA.
# -- CUDA detected: 10.0
# -- Found cuDNN: ver. 7.6.3 found (include: /usr/include, library: /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcudnn.so)
# -- Added CUDA NVCC flags for: sm_53
# -- Found cuDNN: ver. 7.6.3 found (include: /usr/include, library: /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcudnn.so)

# -- Found OpenCV: /usr (found version "4.1.1")

# 4コアでビルドで時間短縮
make clean
time make -j4
# real    27m47.666s
# user    82m48.020s
# sys     5m16.240s

sudo make install
# 動画を mp4形式で書き出す場合に FFmpegが必要
sudo apt-get -y install ffmpeg

2020/06/13
【2020年版】NVIDIA Jetson Nano対応の FFmpegをビルドする手順
【2020年版】NVIDIA Jetson Nano対応の FFmpegをビルドする手順

  NVIDIA Jetson Nano対応の FFmpegをビルドする手順、x264と x265にも対応


● OpenPoseの動作確認

free -h
#               total        used        free      shared  buff/cache   available
# Mem:           3.9G        283M        2.0G         28M        1.6G        3.4G
# Swap:          1.9G          0B        1.9G
# Jetson Nanoの Jetpack 4.3で解像度を無指定で動いた

cd
cd openpose

# 動画 mp4
./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --display 0 --model_folder ./models --write_video output_video.mp4
# OpenPose demo successfully finished. Total time: 414.525283 seconds. Nano Jetpack 4.3
# OpenPose demo successfully finished. Total time: 152.889621 seconds. Xavier NX Jetpack 4.4 DP
ls -l output_video.mp4
# -rw-rw-r-- 1 jetson jetson 1918270  6月 16 21:04 output_video.mp4

# Jetson Nanoの Jetpack 4.3は無指定でも動いたが、Jetpack 4.4 DPは Killedで失敗した
# Jetson Nanoの Jetpack 4.3でも Killedで失敗する場合がある(丁度ギリギリ?)
# Killedで失敗する時はメモリ不足なので
# --net_resolution 480x256で認識の解像度を落とすと動く
./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --display 0 --model_folder ./models --write_video output_video.mp4 --net_resolution 480x256

# -fps_max 15でフレームレートを指定できる
# -disable_blendingで骨格だけになる(元絵を合成しない)
./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --display 0 --model_folder ./models --write_video output_video.mp4 --net_resolution 480x256 -fps_max 15 -disable_blending
cd
cd openpose

# 動画 avi
# time ./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --display 0 --model_folder ./models --write_video output_video.avi --net_resolution 320x176 -fps_max 15
time ./build/examples/openpose/openpose.bin --video examples/media/video.avi --display 0 --model_folder ./models --write_video output_video.avi
ls -l *.avi
# -rw-rw-r-- 1 jetson jetson 17226188  6月 16 22:52 output_video.avi
cd
cd openpose

# 静止画
./build/examples/openpose/openpose.bin -image_dir ./examples/media/ --display 0 --model_folder ./models --write_images ./output/
# OpenPose demo successfully finished. Total time: 55.865296 seconds. Nano Jetpack 4.3
# OpenPose demo successfully finished. Total time: 35.759475 seconds. Xavier NX Jetpack 4.4 DP
ls -l ./examples/media/
ls -l ./output/

# Jetson Nanoの Jetpack 4.3は無指定でも動いたが、Jetpack 4.4 DPは Killedで失敗した
# Jetson Nanoの Jetpack 4.3でも Killedで失敗する場合がある(丁度ギリギリ?)
# Killedで失敗する時はメモリ不足なので
# --net_resolution 480x256で認識の解像度を落とすと動く
./build/examples/openpose/openpose.bin -image_dir ./examples/media/ --display 0 --model_folder ./models --write_images ./output/ --net_resolution 480x256


● src/openpose/filestream/videoSaver.cpp

 動画出力のエンコードの指定部分。
 -c:v libx264
    const std::string imageToVideoCommand = "ffmpeg -y -framerate " + std::to_string(upImpl->mFps)
        + " -i '" + upImpl->mTempImageFolder + "/%12d_rendered.jpg'"
        + " -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p '"
        + upImpl->mVideoSaverPath + "'";


● NVIDIA Jetson Nanoで OpenPoseを最適化して高速化する方法

 あらかじめ OpenCV 3.4.10と NVCaffe v0.17.3をビルドしておく。

2020/04/25
NVIDIA Jetson Nanoで OpenCV 3をビルドしてインストールする方法、NVCaffe等の OpenCV 4未対応を動かす
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  NVIDIA Jetson Nanoに「古い」 OpenCV 3.4.10をビルドしてインストールする方法

2019/05/06
【ビルド版】NVIDIA Jetson Nanoで NVIDIA版 Caffe NVCaffeを GPUパワーで動かしてキモイ絵をモリモリ量産
【ビルド版】NVIDIA Jetson Nanoで NVIDIA版 Caffe NVCaffeを GPUパワーで動かしてキモイ絵をモリモリ量産

  NVIDIA Jetson Nanoで NV_Caffe Deep Learningをビルドして CUDAで DeepDreamを動かしてキモイ絵を生成する

# NVCaffe May 1, 2019 v0.17.3 fd6cf7a
# NVCaffeをビルドする
# CAFFE_HOME等の環境変数を設定する

echo ${CAFFE_HOME}
# /home/jetson/nvcaffe

# OpenPoseのビルドに必要なファイルをコピーする
# fatal error half_float/half.hpp No such file or directory
cp -r ${CAFFE_HOME}/3rdparty/* ${CAFFE_HOME}/include

# fatal error caffe/proto/caffe.pb.h No such file or directory
cd ${CAFFE_HOME}
protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=.
mkdir include/caffe/proto
mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto

CAFFE_PATH=${CAFFE_HOME}

echo ${CAFFE_PATH}

# ls -l ${CAFFE_PATH}/build/lib/
# libcaffe-nv.so

Caffe_INCLUDE_DIRS=${CAFFE_PATH}/include
echo ${Caffe_INCLUDE_DIRS}
# /home/jetson/nvcaffe/include

Caffe_LIBS=${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so
echo ${Caffe_LIBS}
# /home/jetson/nvcaffe/build/lib/libcaffe-nv.so

ls -l ${CAFFE_PATH}/include
ls -l ${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so

# OpenCV 3.4.10
ls -l /usr/local/share/OpenCV

# OpenPose
cd
git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose -b v1.6.0 --depth 1
cd openpose

# undefined reference to symbol '_ZN5boost6system15system_categoryEv'
sed -i 's/resizeTest.cpp)/)/' ./examples/tests/CMakeLists.txt
cat ./examples/tests/CMakeLists.txt | grep resizeTest

mkdir build
cd build

# Caffe_LIBSは間違い。Caffe_LIBS_RELEASEが正しい。ただし、Caffe_LIBSも必要。
# -D CUDA_ARCH_BIN="5.3"は不要
# -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release
# https://cmake.org/cmake/help/v3.17/variable/CMAKE_BUILD_TYPE.html
# CMAKE_BUILD_TYPE Possible values are empty, Debug, Release, RelWithDebInfo, MinSizeRel
cmake .. \
  -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  \
  -D DL_FRAMEWORK=NV_CAFFE \
  -D BUILD_CAFFE=OFF \
  -D Caffe_INCLUDE_DIRS=${CAFFE_PATH}/include \
  -D Caffe_LIBS=${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so \
  -D Caffe_LIBS_RELEASE=${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so \
  \
  -D OpenCV_DIR=/usr/local/share/OpenCV \
  \
  -D DOWNLOAD_BODY_COCO_MODEL=ON \
  -D DOWNLOAD_BODY_MPI_MODEL=ON
# COCOと MPIのモデルデータのダウンロード無し
cmake .. \
  -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  \
  -D DL_FRAMEWORK=NV_CAFFE \
  -D BUILD_CAFFE=OFF \
  -D Caffe_INCLUDE_DIRS=${CAFFE_PATH}/include \
  -D Caffe_LIBS=${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so \
  -D Caffe_LIBS_RELEASE=${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so \
  \
  -D OpenCV_DIR=/usr/local/share/OpenCV


● 2020年版 NVIDIA Jetson Nano対応の OpenPoseをビルドエラーの解決方法

 OpenPoseのビルドのエラーを やっと克服できました!!

● Caffe not found.
CMake Error at CMakeLists.txt:839 (message):
  Caffe not found.  Either turn on the BUILD_CAFFE option or specify the path
  of Caffe includes
          and libs using -DCaffe_INCLUDE_DIRS and -DCaffe_LIBS.

# Caffe_LIBSは間違い。Caffe_LIBS_RELEASEが正しい。
# CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/CMakeLists.txt
# # Check if the user specified caffe paths
# if (Caffe_INCLUDE_DIRS AND Caffe_LIBS_RELEASE AND NOT BUILD_CAFFE)
  -D Caffe_INCLUDE_DIRS=${CAFFE_PATH}/include/caffe \
  -D Caffe_LIBS_RELEASE=${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so \

# ただし Caffe_LIBSもライブラリの探索に使っているので必要
# cmake/Modules/FindCaffe.cmake
# find_library(Caffe_LIBS NAMES caffe

● fatal error caffe/blob.hpp No such file or directory
[  0%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/arrayCpuGpu.cpp.o
/home/jetson/openpose/src/openpose/core/arrayCpuGpu.cpp:3:14: fatal error: caffe/blob.hpp: No such file or directory
     #include <caffe/blob.hpp>
              ^~~~~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.
src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/build.make:95: recipe for target 'src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/arrayCpuGpu.cpp.o' failed
make[2]: *** [src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/arrayCpuGpu.cpp.o] Error 1

 Wrong
  -D Caffe_INCLUDE_DIRS=${CAFFE_PATH}/include/caffe
 Correct
  -D Caffe_INCLUDE_DIRS=${CAFFE_PATH}/include

● fatal error half_float/half.hpp No such file or directory
[  6%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/arrayCpuGpu.cpp.o
In file included from /home/jetson/openpose/3rdparty/caffe/include/caffe/common.hpp:32:0,
                 from /home/jetson/openpose/3rdparty/caffe/include/caffe/blob.hpp:11,
                 from /home/jetson/openpose/src/openpose/core/arrayCpuGpu.cpp:3:
/home/jetson/openpose/3rdparty/caffe/include/caffe/util/float16.hpp:12:10: fatal error: half_float/half.hpp: No such file or directory
 #include "half_float/half.hpp"
          ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.
src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/build.make:249: recipe for target 'src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/arrayCpuGpu.cpp.o' failed
make[2]: *** [src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/arrayCpuGpu.cpp.o] Error 1

${CAFFE_PATH}/3rdparty
 の中身を
${CAFFE_PATH}/include
 にコピーする。

cp -r ${CAFFE_PATH}/3rdparty/* ${CAFFE_PATH}/include

$ ls -l ${CAFFE_PATH}/include
drwxrwxr-x 5 jetson jetson 4096  6月 22 21:59 caffe
drwxrwxr-x 3 jetson jetson 4096  6月 23 23:07 cub
drwxrwxr-x 2 jetson jetson 4096  6月 23 23:07 half_float

● fatal error caffe/proto/caffe.pb.h No such file or directory
[  1%] Building CXX object src/openpose/CMakeFiles/openpose.dir/core/arrayCpuGpu.cpp.o
In file included from /home/jetson/openpose/3rdparty/caffe/include/caffe/blob.hpp:12:0,
                 from /home/jetson/openpose/src/openpose/core/arrayCpuGpu.cpp:3:
/home/jetson/openpose/3rdparty/caffe/include/caffe/syncedmem.hpp:8:10: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory
 #include "caffe/proto/caffe.pb.h"
          ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.
src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/build.make:95: recipe for target 'src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/arrayCpuGpu.cpp.o' failed
make[2]: *** [src/openpose/core/CMakeFiles/openpose_core.dir/arrayCpuGpu.cpp.o] Error 1

# cannot find #include "caffe/proto/caffe.pb.h" #1761
# https://github.com/BVLC/caffe/issues/1761
# In the directory you installed Caffe to
cd ${CAFFE_PATH}
protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=.
mkdir include/caffe/proto
mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto

● No rule to make target caffe-NOTFOUND
Scanning dependencies of target openpose_calibration
[ 16%] Building CXX object src/openpose/calibration/CMakeFiles/openpose_calibration.dir/cameraParameterEstimation.cpp.o
make[2]: *** No rule to make target 'caffe-NOTFOUND', needed by 'src/openpose/3d/libopenpose_3d.so'.  Stop.
CMakeFiles/Makefile2:745: recipe for target 'src/openpose/3d/CMakeFiles/openpose_3d.dir/all' failed
make[1]: *** [src/openpose/3d/CMakeFiles/openpose_3d.dir/all] Error 2

エラー多すぎ!! ひどい!! ひどすぎる借金!! ハイドロジェン!!
-D Caffe_LIBS=${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so
 が必要

● undefined reference to symbol '_ZN5boost6system15system_categoryEv'
[ 97%] Linking CXX executable resizeTest.bin
/usr/bin/ld: CMakeFiles/resizeTest.bin.dir/resizeTest.cpp.o: undefined reference to symbol '_ZN5boost6system15system_categoryEv'
//usr/lib/aarch64-linux-gnu/libboost_system.so.1.65.1: error adding symbols: DSO missing from command line
collect2: error: ld returned 1 exit status
examples/tests/CMakeFiles/resizeTest.bin.dir/build.make:140: recipe for target 'examples/tests/resizeTest.bin' failed
make[2]: *** [examples/tests/resizeTest.bin] Error 1
CMakeFiles/Makefile2:1813: recipe for target 'examples/tests/CMakeFiles/resizeTest.bin.dir/all' failed

死ぬる。。。

sudo apt-get install libboost-all-dev
# libboost-all-dev is already the newest version (1.65.1.0ubuntu1).

sudo apt-get install libgflags-dev

CMakeLists.txt
-lboost_system

DSO missing from command line
-lpthread

 対処方法がわからないので諦めて resizeTest.cppのビルドを除外する。
nano ../examples/tests/CMakeLists.txt
set(EXAMPLE_FILES
    handFromJsonTest.cpp
#    resizeTest.cpp)
    )


● detect_cuda_archs.cu

detect_cuda_archs.cu
#include <cstdio>
int main()
{
  int count = 0;
  if (cudaSuccess != cudaGetDeviceCount(&count)) return -1;
  if (count == 0) return -1;
  for (int device = 0; device < count; ++device)
  {
    cudaDeviceProp prop;
    if (cudaSuccess == cudaGetDeviceProperties(&prop, device))
      std::printf("%d.%d ", prop.major, prop.minor);
  }
  return 0;
}
nvcc detect_cuda_archs.cu
./a.out
# 5.3 Jetson Nano



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  最新の JetPackでは 2019年当時の殆どの記事の内容がそのままではエラーが出て動かない様になりました

【2020年版】NVIDIA Jetson Nano対応の FFmpegをビルドする手順
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  NVIDIA Jetson Nano対応の FFmpegをビルドする手順、x264と x265にも対応

NVIDIA Jetson Nanoで OpenCV 3をビルドしてインストールする方法、NVCaffe等の OpenCV 4未対応を動かす
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  NVIDIA Jetson Nanoに「古い」 OpenCV 3.4.10をビルドしてインストールする方法

NVIDIA Jetson Nanoで Visual Studio Code Open Sourceをビルドして実行する
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  NVIDIA Jetson Nanoで VSCode Open Source Code - OSSをビルドして実行する、1.35.0

【2020年版】NVIDIA Jetson Nanoで TensorFlowの StyleGANを動かして、顔画像を生成
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  NVIDIA Jetson Nano JetPack StyleGAN、敵対的生成ネットワーク AIで自然な顔画像を生成する

【2020年版】NVIDIA Jetson Nanoで StyleGANの改良版の StyleGAN2で自然な画像を生成
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  NVIDIA Jetson Nano JetPack StyleGAN2、敵対的生成ネットワーク AIで自然な顔画像を生成する

【2020年版】Jetson Nanoで StyleGANを動かして可愛い美少女のアニメ顔を大量生産する方法
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  【俺の嫁】Jetson Nanoで StyleGANと StyleGAN2のそれぞれで、敵対的生成ネットワーク AIでアニメ顔を生成

【メモリ8GB】Raspberry Pi 4 Model B 8GBを KSYで最安値で購入。ベンチマークレビュー
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  【技適取得】ラズパイ4B 8GBモデルを入手。従来の Pi3、Pi3B+と速度比較

【Vulkan】Raspberry Pi 4 Model Bで Vulkanドライバをビルドして 3Dグラフィックのデモを動かす
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  【v3dv】ラズパイ4Bで Vulkan APIを動かす、VK_ICD_FILENAMES broadcom_icd.armv7l.json

PIP機能付きの 4K対応の 4入力 1出力の HDMIセレクターを買ってみた、HDMI機器が複数有る場合に便利
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  ピクチャ イン ピクチャ機能付き 4K入力対応の 4入力 1出力 HDMI切り換え機 HDSFX0401P

EDID保持機能付きの 4K対応の 4入力 2出力の マトリックス切り替え HDMIセレクター、液晶画面 2台と使用で最強
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  TESmart HMA0402A30 マトリックス切り替えで液晶画面 2台に接続できて更に EDID保持の便利機能付き HDMI切り換え機




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