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Nvidia Jetson Nano 使用心得

Nano 安裝設定

sudo apt-get update
sudo apt-get full-upgrade

設定swap

  • 設定4G的空間作為swap, 之後跑程式會比較順(?)
  • (1)停止swap, 第一次設定會有錯誤訊息, 因為不存在; (2)新增一個空白4G檔案; (3)該檔案設定為swap; (4)啟用; (5)設定開機自動執行
sudo swapoff /swapfile
sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=4096
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

sudo cp /etc/fstab /etc/fstab.bak
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

檢查CUDA

  • Jetson-nano已經內建CUDA10.0, 修改環境變數確保可以使用CUDA
nano  ~/.bashrc
  • 新增下列幾行進去, 然後存檔離開
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0/
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=${CUDA_HOME}bin:$PATH
  • 再載入環境變數, 然後跑 nvcc -V 試試
source ~/.bashrc

wufish@Jetson:~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep_30_21:09:22_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.166

檢查 OpenCV

  • 聽說Jetson-nano有內建OpenCV3.3, 可以用下列指令檢查
pkg-config opencv --modversion
  • 只是我之前找不到OpenCV, 後來又另外安裝
# echo "** Remove OpenCV3.3 first"
sudo sudo apt-get purge *libopencv*

# echo "** Install requirement"
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
sudo apt-get install -y python2.7-dev python3.6-dev python-dev python-numpy python3-numpy
sudo apt-get install -y libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install -y libv4l-dev v4l-utils qv4l2 v4l2ucp
sudo apt-get install -y curl
sudo apt-get update

# echo "** Download opencv-4.0.0"
cd $folder
curl -L https://github.com/opencv/opencv/archive/4.0.0.zip -o opencv-4.0.0.zip
curl -L https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.0.0.zip -o opencv_contrib-4.0.0.zip
unzip opencv-4.0.0.zip 
unzip opencv_contrib-4.0.0.zip 
cd opencv-4.0.0/

# echo "** Building..."
mkdir release
cd release/
cmake -D WITH_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN="5.3" -D CUDA_ARCH_PTX="" -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.0.0/modules -D WITH_GSTREAMER=ON -D WITH_LIBV4L=ON -D BUILD_opencv_python2=ON -D BUILD_opencv_python3=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j3
sudo make install

檢查cuDNN

  • nano有內建cuDNN, 有範例程式可以測試
cd /usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
sudo make
sudo chmod a+x mnistCUDNN
./mnistCUDNN 
(執行結果懶得貼, 最後有 "Test passed!" 這句話)

安裝 TensorFlow GPU

  • 安裝python相關套件
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
python3 -m pip install --upgrade pip

sudo apt-get install python3-scipy
sudo apt-get install python3-pandas
sudo apt-get install python3-sklearn

sudo apt-get install python3-pip libhdf5-serial-dev hdf5-tools
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42/tensorflow-gpu/tensorflow_gpu-1.13.1+nv19.3-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
pip3 instal tensorflow_gpu-1.13.1+nv19.3-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
  • 安裝Keras
sudo pip3 install keras

安裝 jetson-inference

  • 安裝相關工具, 還有source code下來編譯
sudo apt-get install git cmake
git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
cd jetson-inference
git submodule update --init


mkdir build
cd build
cmake ../

make
sudo make install
  • 如果沒發生錯誤訊息, 應該就裝好了, 然後就可以開始測試 (資料夾路徑: jetson-inference/build/aarch64/bin)
cd build/aarch64/bin
  • 執行內建的物件辨識範例 (記得接上CSI camera模組, 拿Raspberry PI的相機模組就可以了), 這個範例感覺只偵測人員而已
./detectnet-camera.py

安裝YOLO

  • 除了官方的辨識工具, 也可以裝一下YOLO來辨識物件. 不過Nano應該只適合跑tiny-YOLO. XD
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
nano Makefile

# Makefile的這三個參數改成 =1
GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1

make -j4
  • make完之後, 可以抓weight檔下來
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
  • 偵測內建的範例圖片
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg

這兩個是一樣的意思
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg

可以想成detect = detector test cfg/coco.data
  • 偵測攝影機的畫面
官網範例
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights

之前測試可行的指令
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights "'nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=1920, height=1080, format=(string)NV12, framerate=(fraction)30/1 ! nvtee ! nvvidconv flip-method=2 ! video/x-raw, width=(int)1280, height=(int)720, format=(string)BGRx ! videoconvert ! appsink'"

YOLO + Python

// 編輯環境變數
nano ~/.bashrc

// 加入下面三行, 不過這個跟一開始的設定有點重複, 可以合併使用, 重複地不用再寫一次
// darknet的路徑記得改成自己的
export DARKNET_HOME=/your_PATH_to_darknet/
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0/
export PATH=${DARKNET_HOME}:${CUDA_HOME}bin:${PATH}

// 載入
source ~/.bashrc
  • 下載YOLO3-4-Py, 設定, 編譯, 跑範例程式
git clone https://github.com/madhawav/YOLO3-4-Py

// 設定GPU參數, 直接在終端機打下列兩行 (兩個指令)
export GPU=1
export OPENCV=1

// 開始安裝
python3 setup.py build_ext --inplace
pip3 install .
  • 執行範例程式
python3 webcam_demo.py
  • 在webcam的範例程式裡, 有設定一些設定檔的資訊: yolov3.cfg, yolov3.weights, coco.data
  • 記得改成上面跑的tiny-yolo的檔案, 也要注意檔案的路徑
    net = Detector(bytes("cfg/yolov3.cfg", encoding="utf-8"), bytes("weights/yolov3.weights", encoding="utf-8"), 0,
                   bytes("cfg/coco.data", encoding="utf-8"))
  • 實測結果:
    • 一開始跑這個python時, GPU的設定沒有弄好, 變成單純用CPU跑yolo+python, 當時一張frame需要約4秒時間處理
    • 後來GPU的參數設好, 一張frame約0.14, 設定3 FPS我覺得視覺感受還可以接受 (單純站在監控的角度來看 XD)

測試 CSI camera 畫面

  • 在終端機打這個指令, 可以看到攝影機的畫面
gst-launch-1.0 nvarguscamerasrc ! 'video/x-raw(memory:NVMM),width=3820, height=2464, framerate=21/1, format=NV12' ! nvvidconv flip-method=0 ! 'video/x-raw,width=960, height=616' ! nvvidconv ! nvegltransform ! nveglglessink -e

參考資料

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Kun-Ru Wu
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