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JetsonのGPUの評価 #8

Closed tiger0421 closed 4 years ago

tiger0421 commented 4 years ago

GPUの評価をするためにKerasのYOLO-v3を動かす．

参考

https://qiita.com/yoyoyo_/items/10d550b03b4b9c175d9c

tiger0421 commented 4 years ago

結論

なんとかインストールできた．

失敗

https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-jetson-platform/index.html 上のURLの通りにやってもうまくいかなかった．

原因

tiger0421 commented 4 years ago

Tensorflow2.1.0からGPUを認識するか確かめた． from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()

画像下の方にGPUの項目があるので，GPUの認識はできていることが分かる． image

tiger0421 commented 4 years ago

容量について

容量が全部で30GBもない． 現在，残り約１GB． ここまでくると，Tabキーでの補完など，一時ファイルの生成に問題が出るため操作に支障をきたす． なので好きなものをポンポン入れていくとあっという間に容量がなくなる． →HDD増設することで対処

環境構築について

CPUのアーキテクチャがノートパソコンなどとは違うので注意．

インストールしたもの ホスト

今後，YOLOやtf-pose-estimationを試し，python2でインストール&動作確認を行う予定．

NaokiSato102 commented 4 years ago

HDD増設

筐体さえ用意してしまえば解体したPCの物のが使用可能かと思います。 筐体無し（もしくは適当に自作）でも可能でしょうけどもちょっと心配です。

tiger0421 commented 4 years ago

ちょっと心配です。

心配事はわからないけど，増設の可否についてなら問題ないかと． M.2を増設している人はいます． https://medium.com/@ramin.nabati/installing-an-nvme-ssd-drive-on-nvidia-jetson-xavier-37183c948978

yasuohayashibara commented 4 years ago

M.2 良いですね． 256GBで良いですかね？

tiger0421 commented 4 years ago

地図を作成するなどの際は，データをパソコンの方に保存するということでしたらぎりぎりいけるんでしょうか...? ちなみに，自分のデスクトップは30GB，ラップトップでは60GBのスペースを消費しています． 研究室の学習サーバーには，/varや/tmpも含めて463GB使用されています． そのうち/homeが232GBなので約230GBがシステムやアプリケーションに使われています．

この辺りは地図のデータをとるかなどを考えたうえで決めたほうがいいと思います．

NaokiSato102 commented 4 years ago

解体済みPCから流用するHDDの件での心配事は、規格の一致と防振防塵性の観点で心配しています。 M2SSD搭載を現在検討中とのことですが、現状をざっと見るに、ちょっと256GBでは不足ではという話になっているようなので、USB接続外部HDDとしての搭載の方面も検討してみてはいかがかなと思いました。

yasuohayashibara commented 4 years ago

以下に基づいてyolov3-tinyの調査を行った。 https://www.nakasha.co.jp/future/ai/vol9_yolov3nvidia_jetson_agx_xavier.html

以下、判明したこと

以前つくばチャレンジで撮影した画像でチェック

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights 2018\ ORNE.mp4

ビデオ https://youtu.be/-KmUT4xNtoI

yasuohayashibara commented 4 years ago

調査したためissueを閉じます。