JetsonNano JetsonNano + Docker의 컨테이너를 호스트 컴퓨터와 동일한 세그먼트에 배치했을 때의 메모 Jetson Nano + Docker의 컨테이너에 서버를 여러 개 만들려고 할 때 이끼 때문에 메모. 어렵게 생각했지만 아래 참고 기사 덕분에 상당히 쉽게 해결할 수 있었다. 어쩌면 이것이 없으면 해결할 수 없었습니다. 개발 키트 : JetPack 4.3 OS: 18.04.3 LTS Docker: 19.03.5 Docker에서 Jetson Nano에 여러 서버를 구축하여 마치 호스트 머신과 ... 네트워크도커JetsonNano Jetson Nano에서 pyenv Jetson Nano에 설치된 python3은 3.6.7입니다. pipenv로 디렉토리별로 환경을 구축하고 있다면 다른 버전의 Python을 사용하고 싶을 수 있습니다. 이럴 때 사용하는 것이 pyenv이다. pipenv는 pyenv와 연동하기 때문에 pipenv + pyenv의 조합으로 디렉토리마다 다른 Python 버전을 가진 환경을 구축 할 수 있습니다. apt 명령을 사용하여 Pyth... pyenvJetsonNanoJetson Jetson Nano에 PyCUDA를 사용하여 라이프 게임 구현 JetPack에 사전 설치된 CUDA 툴킷에는 시뮬레이션 관련 샘플 프로그램이 포함되어 있으며 예를 들어 이 유명합니다. 이 샘플 프로그램은 물론 Jetson Nano에서도 작동합니다. 저도 처음에는 이 N-Body 시뮬레이션 프로그램을 개조해 여러가지 시도하려고 했습니다만, 이 프로그램은 꽤 복잡해서, 조금 시험하기 위한 편지지로서 사용하기는 어렵다고 판단했습니다. 다음에 생각한 것이, C... CUDAPyCUDAJetsonNanoJetson Jetson nano 설정 및 USB 카메라를 사용한 이미지 인식(YOLO) 동작 Jetson nano는 NVIDIA의 GPU가 실린 Raspberry Pi 사이즈의 보드입니다. 간단한 설정으로 Ubuntu와 NVIDIA Driver, CUDA가 갖추어진 환경이 갖추어지므로, CPU에서는 너무 무거워 움직이지 않는 딥 러닝등을 개인으로 조금 시험하기에 좋은 디바이스일까 생각합니다. 시도에 USB 카메라를 연결하여 Yolo를 움직였습니다. Jetson Nano Develop... YOLOv3YOLOJetsonNanoGPU Jetson Nano 성능 정보 Jetson Nano는 전력값으로서 5(watts)라든지 작은 숫자가 나타나 있다. NVIDIA 사이트에서 정보를 데리러. 출처: At just 70 x 45 mm Jetson Nano delivers 472 GFLOPs for running modern AI algorithms fast. high-performance computing at just 5 to 10 watts. NVIDIA ... JetsonNanoNVIDIACNNDNNGPU NVIDIA Jetson Nano 개발자 키트에 TensorFlow 설치 NVIDIA는 Jetson 용 TensorFlow pip wheel 패키지를 제공하므로 에도 TensorFlow를 쉽게 설치할 수 있습니다. NVIDIA 사의 페이지에 인스톨 방법이 해설되고 있으므로 기본적으로는 그 순서대로입니다만, 조금 주의점이 있습니다. NVIDIA 사의 페이지에는 pip 인스톨 후에 pip 에 의한 pip 의 업데이트가 나타나고 있습니다만, 일단 현시점 (2019 년 ... JetsonNanoDeepLearningTensorFlowJetsonGPU 3G/LTE USB 동글을 갖춘 원격지의 온프레 서버에 SORACOM Napter를 사용하여 SSH 연결하여 유지보수 리눅스 온프레서버의 유지보수 운용을 위해 SSH로 들어가는 방법을 갖추어두고 싶으면서 고객에게 인터넷 경유로 VPN을 붙일 수 있는 구멍을 뚫는 것도 기분이 나빠서 SORACOM Napter를 사용한 방법을 검증 해보기로 결정했습니다. 사용한 서버: Jetson Nano 사용한 동글:GREEN HOUSE／GH-UDG-MCLTEC 작업의 흐름으로서는 이런 느낌 Jetson Nano 설정 및 다... SORACOMJetsonNano우분투
JetsonNano + Docker의 컨테이너를 호스트 컴퓨터와 동일한 세그먼트에 배치했을 때의 메모 Jetson Nano + Docker의 컨테이너에 서버를 여러 개 만들려고 할 때 이끼 때문에 메모. 어렵게 생각했지만 아래 참고 기사 덕분에 상당히 쉽게 해결할 수 있었다. 어쩌면 이것이 없으면 해결할 수 없었습니다. 개발 키트 : JetPack 4.3 OS: 18.04.3 LTS Docker: 19.03.5 Docker에서 Jetson Nano에 여러 서버를 구축하여 마치 호스트 머신과 ... 네트워크도커JetsonNano Jetson Nano에서 pyenv Jetson Nano에 설치된 python3은 3.6.7입니다. pipenv로 디렉토리별로 환경을 구축하고 있다면 다른 버전의 Python을 사용하고 싶을 수 있습니다. 이럴 때 사용하는 것이 pyenv이다. pipenv는 pyenv와 연동하기 때문에 pipenv + pyenv의 조합으로 디렉토리마다 다른 Python 버전을 가진 환경을 구축 할 수 있습니다. apt 명령을 사용하여 Pyth... pyenvJetsonNanoJetson Jetson Nano에 PyCUDA를 사용하여 라이프 게임 구현 JetPack에 사전 설치된 CUDA 툴킷에는 시뮬레이션 관련 샘플 프로그램이 포함되어 있으며 예를 들어 이 유명합니다. 이 샘플 프로그램은 물론 Jetson Nano에서도 작동합니다. 저도 처음에는 이 N-Body 시뮬레이션 프로그램을 개조해 여러가지 시도하려고 했습니다만, 이 프로그램은 꽤 복잡해서, 조금 시험하기 위한 편지지로서 사용하기는 어렵다고 판단했습니다. 다음에 생각한 것이, C... CUDAPyCUDAJetsonNanoJetson Jetson nano 설정 및 USB 카메라를 사용한 이미지 인식(YOLO) 동작 Jetson nano는 NVIDIA의 GPU가 실린 Raspberry Pi 사이즈의 보드입니다. 간단한 설정으로 Ubuntu와 NVIDIA Driver, CUDA가 갖추어진 환경이 갖추어지므로, CPU에서는 너무 무거워 움직이지 않는 딥 러닝등을 개인으로 조금 시험하기에 좋은 디바이스일까 생각합니다. 시도에 USB 카메라를 연결하여 Yolo를 움직였습니다. Jetson Nano Develop... YOLOv3YOLOJetsonNanoGPU Jetson Nano 성능 정보 Jetson Nano는 전력값으로서 5(watts)라든지 작은 숫자가 나타나 있다. NVIDIA 사이트에서 정보를 데리러. 출처: At just 70 x 45 mm Jetson Nano delivers 472 GFLOPs for running modern AI algorithms fast. high-performance computing at just 5 to 10 watts. NVIDIA ... JetsonNanoNVIDIACNNDNNGPU NVIDIA Jetson Nano 개발자 키트에 TensorFlow 설치 NVIDIA는 Jetson 용 TensorFlow pip wheel 패키지를 제공하므로 에도 TensorFlow를 쉽게 설치할 수 있습니다. NVIDIA 사의 페이지에 인스톨 방법이 해설되고 있으므로 기본적으로는 그 순서대로입니다만, 조금 주의점이 있습니다. NVIDIA 사의 페이지에는 pip 인스톨 후에 pip 에 의한 pip 의 업데이트가 나타나고 있습니다만, 일단 현시점 (2019 년 ... JetsonNanoDeepLearningTensorFlowJetsonGPU 3G/LTE USB 동글을 갖춘 원격지의 온프레 서버에 SORACOM Napter를 사용하여 SSH 연결하여 유지보수 리눅스 온프레서버의 유지보수 운용을 위해 SSH로 들어가는 방법을 갖추어두고 싶으면서 고객에게 인터넷 경유로 VPN을 붙일 수 있는 구멍을 뚫는 것도 기분이 나빠서 SORACOM Napter를 사용한 방법을 검증 해보기로 결정했습니다. 사용한 서버: Jetson Nano 사용한 동글:GREEN HOUSE／GH-UDG-MCLTEC 작업의 흐름으로서는 이런 느낌 Jetson Nano 설정 및 다... SORACOMJetsonNano우분투