Jetson Nano 2GB 系列文章(15):Hello AI World 环境安装

来源:业界供稿    2021-04-26 16:39:30

关键字: Jetson Nano 2GB

上一篇系列文章向大家介绍了 Hello AI World。接下来的这篇文章将讲述 Hello AI World 的环境安装。

上一篇系列文章向大家介绍了 Hello AI World。接下来的这篇文章将讲述 Hello AI World 的环境安装。


首先进入项目网页 https://github.com/dusty-nv/jetson-inference,在系统安装(System Setup)处里有三个部分:

  • Setting up Jetson with JetPack
  • Running the Docker Container
  • Building the Project from Source


第一个部分 “安装 Jetpack” 已经在上一篇系列文章中讲解地非常清楚,因此可以忽略不管;第二个部分 “执行Docker 容器版本”,考虑到大部分初学者对 Docker 比较陌生,如果熟悉 Docker 应用技巧的人,可以自行进入下载合适的版本去使用,本文不做说明。第三个部分是标准的安装流程,也是通用性最高的方法,本文将讲述以这个方式为主进行的安装。在安装过程中需要下载实验中需要用到的一些网络模型,全部合计共 4.7GB 容量,当然也可以只下载系统预设的 2.7GB 容量的模型,因此整个实验建议只是保留 4~6GB 的存储空间给这个项目使用。


现在就开始整个项目的安装流程,按照官网的编译版安装流程,请在 Jetson 设备上打开一个终端,然后执行以下指令:


$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get -y install git cmake libpython3-dev python3-numpy

$ git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference

$ cd jetson-inference

$ mkdir build && cd build

$ cmake ../

到这个步骤时,由于会执行 “预训练模型下载”与 “ Pytorch 安装”这两个步骤,前一个步骤会跳出一个对话框(如下图),系统预设定选择的模型总共约 2.7GB 容量,您也可以自行调整要下载的内容。

 

Image

 

选择 <OK> 之后就开始下载,由于这些由 NVIDIA 预训练好的模型,都存放在国外原厂的网盘空间位置,国内下载可能会受到网速的影响,这部分请自行解决。


这个步骤执行之后,接着会跳出下一个画面,表示要为系统安装 Pytorch 框架,这个部分是为了做模型训练(training)用的,建议也选择执行。

 

Image

 

这两个步骤所耗费的时间是最久的,也是无法预测的,请自行处理。


如果前面 Download Models 步骤中,没有将全部模型都下载的话,后面想要使用未下载的模型时,只要到 tools 目录下面执行 download-models.sh 即可,完整指令如下:


$ cd ~/jetson-inference/tools

$ ./download-models.sh


接下来就要开始编译并安装 jetson-inference 项目的代码,如果前面的步骤没有跳到别的地方的话,现在应该在 <~/jetson-inferecne/build> 目录下,前一个步骤 “cmake ..” 指令会在这个目录建立接下来编译所需要的 Makefile 配置文件,检查一下,如果有这个文件就表示可以继续进行下面步骤,全部编译的时间在 Jetson Nano 大约 3 分钟就能完成。


$ make -j$(nproc) # 使用 -j$(nproc)可以最大限度使用 CPU 核,加速编译

$ sudo make install # 要将编译结果写入系统文件夹所以需要用 sudo

$ sudo ldconfig # 立即让编译的结果生效


编译完成之后,可以用 video-viewer 这个工具来简单测试一下,您可以选择以下三种方式的任何一种,测试 jetson-inference 系统安装状况:


# 如果有装上 CSI 摄像头,请执行以下指令,预设输入源就是 CSI 摄像头

$ video-viewer

# 如果有装上 USB 摄像头,在 video-viewer 后面接上 USB 摄像头编号上

$ video-viewer/dev/video1

# 如果还没装上任何一个摄像头,可以用视频文件来测试

$ video-viewer test.mp4

 

只要能正常执行(如下图),就表示这个开源项目的编译与安装是正常的。

 

Image

 

以上就是本篇文章的内容,接下去就要开始按部就班,带着大家进一步开始 Hello AI World 的深度学习之旅。

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