さて、一通り設定が終わり、chainerもかなり苦労しましたが無事インストールできました。（Jetson TK1にはcuDNNが入っていると聞いていたんですが、chainerインストール時に、なぜかcコンパイラが動き出し（CUDAを使えるとインストーラが自動的に認識し、再ビルドしだしたのか？）、"cudnn.hがない”と散々怒られました。ただ、このインストーラが素晴らしく、それでも何とかpyCudaは使えるようにしてくれたようです。
後で調べたら、TK1だとcuda-6.5くらいまでが無難にインストールできて（自分もそうしましたが）、cudnnはcuda-7.0からだそうです。（最新は7.5ですが、それがインストールできたら、一度chainerを pip uninstall chainer して再度入れ直さないとダメだそうです。
1. cudaの威力を確認する
何か時間のかかるもので、威力を確認したくなります。調べていたら、chainer-goghというのが面白そうです。詳細は省きますが、元イメージ ＋ スタイルイメージ ＝ 合成イメージ を作ってくれます。何でこれがDeepLearningなのかよくわかりませんが、caffeの出来合いのモデルを使うそうです。
まず、MacBookProで試してみると、２時間ちょっとかかりました。（下手な古いPC使うと、１日くらいかかるらしいです）
さて、Jeton TK1ですが３０分で処理が終わりました。（他のブログにも記事があり、そちらでも３０分くらいなので、設定はうまくいっているのでしょう）
速いといえば、速いのですが意外にMacBookProが早くてびっくりです。（こいつのビデオチップはintel内蔵を使っていますので、OpenCVはできてもCUDAは動きません）
2. 外部SDを使えるようにする
Jetson TK1の内蔵SDは16GBしかなく、しかもubuntuのOSやらcudaの設定で5GB以上使ってしまいます。このままchainerを試すそうとしても、すぐにSDが一杯になるのは目に見えてます。
そこで外部SDをつけて、ファイルシステムとして使えるようにしました。
（１）ext4でフォーマットする
基本、SDカードの初期状態はwindowsで使うことを考えてvfatです。しかしそれでは都合が悪いので、ext4でフォーマットします。
$ sudo cfdisk （デバイス名） ＃ これでまずvfatのパーティションを削除します
デバイズ名は自分の場合は、/dev/mmcblk1でした。（内蔵SDが/dev/mmcblk0でした）調べる一番簡単な方法は、Jetsonを起動しておいて、SDをさすと自動的にマウントされます。そこで、df -h してみるなり、dmesg | tail なりすればわかります。
次にフォーマットです。
$ sudo mkfs.ext4 （デバイス名）-L （ラベル名）
最後の「ラベル名」は必須ではありませんが、つけておくとfstabを書くのが楽になります。
（２）SDカードをマウントする
さてここで/etc/fstab の設定になるのですが、なぜか自分のJetsonでは中身が空っぽです。これどうやって、内蔵SDのマウントしてるんだ？しかもコメントとして、"UNCONFIGURED FSTAB FOT BASE SYSTEM"と書いてあるし不安になってきました。とりあえず調べた通り以下の設定を追加しました。
LABEL=（ラベル名） （マウントポイント） ext4 defaults 2 0
ためしに、sudo mount -a で問題なくマウントできることを確認します。
（３）Jetsonを再起動して自動的にマウントされるかを確認する
自分の場合、ここまでくるのに随分失敗しました。試行錯誤して、これまでのコマンドを何度もやり直しましたし、（２）のmountコマンドでうまくいくのに、起動時はダメとか大変でした。そんなときは起動時にエラーを出力してきますので、メッセージしたがいとりあえずSkipして、dmesg等で何が悪いのかを調べます。
とりあえず、自分の場合はこれでうまくいくようになりました。
64GBのSDをつけましたので、ちょっと大きなものも試せそうです。（本気でやるなら、SATAのI/Fもっているので、そちらに繋いだ方がいいでしょう。）
2016年4月10日日曜日
2016年4月6日水曜日
Jetson TK1購入
さて、早速Jetson TK1が家に来ました。（なんかよくわからないけど、２月末に商社が偶然ある程度の数量を入手できたみたいで、まだ在庫がありました）
（机の上キーボード、マウスが散らかってますが、そのあたりは気にしないように）
ここからが、苦難の道の始まりです。ネットで色々設定方法を調べたのですが、どれも変わっており、どうしたらいいのか全然わからなくなりました。大きな問題が２つ。ホストPCとして、Ubuntu14のマシンが必要なのはわかっていました。（flashromに最新版のromイメージをUSB経由で書き込むのに必要）
しかし、最初にぶつかったのが以下の２つのトラブル。
①Jetsonが/etc/defaults/saneで問題があるといってきて、USBによる接続を拒否する。
ｓａｎｅはスキャナーのIFらしく、どうもこれを使ってホストPCと接続しているようです。JetsonのDefaultではこれをｎｏにしてあり、viでyesにしてやる必要があります。（だったら、最初からyesにしておけよ！）
②romイメージの書き込み最中に、なにか127.0.,0.1:33335が開けないと怒られてとまる。
これはだいたい想像がつきました。ホストPCはＵｂｕｎｔｕ６４ｂｉｔをセットアップしたばかりです。sshdがインストールしてありませんでした。単にインストールして終わり。
しかし、その後も全然設定ができません。そもそも、設定に使うtoolがぐぐったのと全然違います！進化の早いとこなので、しかたないにしても全然対応がわかりません。（どうやってもうまく行きません。(T_T)）
散々、ぐぐった結果やはりJetsonのLinuxはぼろぼろだとのこと。grinch版がいいとのこと。そこで、それをROMに焼くことに決定。
まずはまっさらなUbuntu、L4Tをいれます。
展開して、ROMに書き込みます。
このあと、Jetsonをrecovery-modeで起動して、イメージを焼きます。（一応、同封してあるダンボールの紙にボタンの説明はありました。注意しましょう。当然、英語です）
これをやる前に、USBで接続されていることを、lsusbコマンドで確認。NIVIDIAが見えます。あと、本当ならdeviceとして、/dev/mmcblk0p1が見えるはずなんですが、自分の環境では見えませんでした。 ただ、一応これで書き込みはできました。 さて、ここからはJetson側で起動イメージの差し替えです。ネタは元にありますので、コマンドだけ羅列しておきます。
ちょっと不親切ですみませんが、まあこの世界はこんなもんです。
結局、最新版のライブラリはTX1用だけで、TK1にはでていないようです。その後、以下のリポジトリを登録します。
何故か、g++がないので、個別にインストール。
これでやっとCUDAの開発用ライブラリをインストールできる準備ができました。（これまでのはあくまで準備作業です。おいおい、ってな感じですが先は長いです。）
さてやっと、CUDA-6.5のライブラリをインストールします。（最新は7.5ですが、7.0からARMのサポートがなくなったとのこと。TX1しか対応していない。どうするんだNVIDIA）
これで、CUDA6.5までインストールできました。あとはGPUを使えるように、自分をvideoグループに登録し、PATHを通しておきます。
うまくいけば、専用コンパイラのnvccのバージョンが確認できます。
最後に、時間がUTCのままなので日本（Tokyo）にしておきましょう。
さて、Sampleを動かさないと、実感が湧きません。
このコマンドがインストールされているはずです。これでHOMEにSampleがインストールされますから、そこでmakeします。結構時間がかかりますが、無事Sampleは動きました。昔だったらなんの計算に使おうかと考えますが、今はAIですね。まずはディスクの容量がFlashの16GBしかないので、これをなんとかしないと。
（机の上キーボード、マウスが散らかってますが、そのあたりは気にしないように）
ここからが、苦難の道の始まりです。ネットで色々設定方法を調べたのですが、どれも変わっており、どうしたらいいのか全然わからなくなりました。大きな問題が２つ。ホストPCとして、Ubuntu14のマシンが必要なのはわかっていました。（flashromに最新版のromイメージをUSB経由で書き込むのに必要）
しかし、最初にぶつかったのが以下の２つのトラブル。
①Jetsonが/etc/defaults/saneで問題があるといってきて、USBによる接続を拒否する。
ｓａｎｅはスキャナーのIFらしく、どうもこれを使ってホストPCと接続しているようです。JetsonのDefaultではこれをｎｏにしてあり、viでyesにしてやる必要があります。（だったら、最初からyesにしておけよ！）
②romイメージの書き込み最中に、なにか127.0.,0.1:33335が開けないと怒られてとまる。
これはだいたい想像がつきました。ホストPCはＵｂｕｎｔｕ６４ｂｉｔをセットアップしたばかりです。sshdがインストールしてありませんでした。単にインストールして終わり。
しかし、その後も全然設定ができません。そもそも、設定に使うtoolがぐぐったのと全然違います！進化の早いとこなので、しかたないにしても全然対応がわかりません。（どうやってもうまく行きません。(T_T)）
散々、ぐぐった結果やはりJetsonのLinuxはぼろぼろだとのこと。grinch版がいいとのこと。そこで、それをROMに焼くことに決定。
まずはまっさらなUbuntu、L4Tをいれます。
wget http://developer.download.nvidia.com/embedded/L4T/r21_Release_v3.0/Tegra124_Linux_R21.3.0_armhf.tbz2 wget http://developer.download.nvidia.com/embedded/L4T/r21_Release_v3.0/Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R21.3.0_armhf.tbz2
展開して、ROMに書き込みます。
tar -xvf Tegra124_Linux_R21.3.0_armhf.tbz2 (中略) cd Linux_for_Tegra/rootfs sudo tar xpf ../../Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R21.3.0_armhf.tbz2 cd .. sudo ./apply_binaries.sh
このあと、Jetsonをrecovery-modeで起動して、イメージを焼きます。（一応、同封してあるダンボールの紙にボタンの説明はありました。注意しましょう。当然、英語です）
sudo ./flash.sh jetson-tk1 mmcblk0p1
これをやる前に、USBで接続されていることを、lsusbコマンドで確認。NIVIDIAが見えます。あと、本当ならdeviceとして、/dev/mmcblk0p1が見えるはずなんですが、自分の環境では見えませんでした。 ただ、一応これで書き込みはできました。 さて、ここからはJetson側で起動イメージの差し替えです。ネタは元にありますので、コマンドだけ羅列しておきます。
wget http://www.jarzebski.pl/files/jetsontk1/grinch-21.3.4/zImage wget http://www.jarzebski.pl/files/jetsontk1/grinch-21.3.4/jetson-tk1-grinch-21.3.4-modules.tar.bz2 wget http://www.jarzebski.pl/files/jetsontk1/grinch-21.3.4/jetson-tk1-grinch-21.3.4-firmware.tar.bz2 sudo tar -C /lib/modules -vxjf jetson-tk1-grinch-21.3.4-modules.tar.bz2 sudo tar -C /lib -vxjf jetson-tk1-grinch-21.3.4-firmware.tar.bz2 sudo cp zImage /boot/zImage
ちょっと不親切ですみませんが、まあこの世界はこんなもんです。
結局、最新版のライブラリはTX1用だけで、TK1にはでていないようです。その後、以下のリポジトリを登録します。
sudo apt-add-repository universe 'universe' distribution component enabled for all sources. sudo apt-get update sudo apt-get upgrade
何故か、g++がないので、個別にインストール。
sudo apt-get install g++
これでやっとCUDAの開発用ライブラリをインストールできる準備ができました。（これまでのはあくまで準備作業です。おいおい、ってな感じですが先は長いです。）
さてやっと、CUDA-6.5のライブラリをインストールします。（最新は7.5ですが、7.0からARMのサポートがなくなったとのこと。TX1しか対応していない。どうするんだNVIDIA）
wget http://developer.download.nvidia.com/embedded/L4T/r21_Release_v3.0/cuda-repo-l4t-r21.3-6-5-prod_6.5-42_armhf.deb sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r21.3-6-5-prod_6.5-42_armhf.deb (中略) sudo apt-get update (中略) sudo apt-get install cuda-toolkit-6-5
これで、CUDA6.5までインストールできました。あとはGPUを使えるように、自分をvideoグループに登録し、PATHを通しておきます。
sudo usermod -a -G video $USER echo "export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH" >> ~/.bashrc echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
うまくいけば、専用コンパイラのnvccのバージョンが確認できます。
nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2014 NVIDIA Corporation Built on Tue_Feb_17_22:42:19_CST_2015 Cuda compilation tools, release 6.5, V6.5.45
最後に、時間がUTCのままなので日本（Tokyo）にしておきましょう。
さて、Sampleを動かさないと、実感が湧きません。
cuda-install-samples-6.5.sh
このコマンドがインストールされているはずです。これでHOMEにSampleがインストールされますから、そこでmakeします。結構時間がかかりますが、無事Sampleは動きました。昔だったらなんの計算に使おうかと考えますが、今はAIですね。まずはディスクの容量がFlashの16GBしかないので、これをなんとかしないと。
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