Jetson Nano에 특정 버전 TensorFlow 설치하기

오늘은 젯슨 나노의 초기 환경 설정 및 텐서플로우 설치과정을 정리해보겠습니다.
저는 텐서플로우 버전때문에 애를 좀 먹어서, 이 부분을 중점적으로 정리해보겠습니다.
2단계와 7단계가 가장 중요합니다!!!

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<하드웨어 단계>

1단계) Jetson nano와 다른 부속품도 같이 구매하였습니다.

1. Jetson nano
2. 전용어댑터(5V 4A)
3. 무선 랜카드(intel 8260AC 867MBPS [SZH-IWA006])
4. 무선 랜카드 안테나+케이블[SZH-IWA013] 
5. Jetson Nano 금속 케이스 블랙 2 [SZH-JET005]

전용어댑터의 요구 전류가 좀 특이합니다. 같이 구입하시는 거 추천드립니닷.

저는 2대를 구매했습니다.

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<이미지 플래시 단계>

2-1단계) 이미지 파일 최신 버전 다운로드
 공식 사이트에서 이미지 파일을 다운로드 받습니다. 아래 사이트에서 젯슨 나노의 초기 사용과 "최신 이미지 파일"을 다운 받을 수 있습니다. 하지만!!! 여기서 문제가 있습니다. 

저 노란 부분을 누르면 최신 image 파일을 다운받을 수 있습니다.

2-2단계) 이미지 파일 구 버전 다운로드
 젯슨 나노는 이전 버전의 OS 이미지를 제공합니다. 아래 사이트에서 접근이 가능한대요. 이 기능이 왜 중요할까요? 바로 젯슨 이미지마다 텐서플로우와 호환성(Compatibility)이 다르기 때문입니다.

 아래 표는 굉장히 중요한 표입니다. 본인이 특정 버전의 텐서플로우를 사용하고 싶다면 꼭 그에 해당하는 JetPack Version을 설치해주어야해요. 다른 버전에서 다른 텐서플로우를 작동시킬 수 있는 방법이 있긴하지만, 저는 너무 어렵고 복잡해서 포기했습니다. 처음부터 잘 설치해주는게 마음편해요.

저는 1.15.0의 Tensorflow를 사용해야 해서 4.2.x의 JetPack을 설치했습니다.

docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-jetson-platform-release-notes/tf-jetson-rel.html#tf-jetson-rel

Release Notes For Jetson Platform :: NVIDIA Deep Learning Frameworks Documentation

3단계) 그럼 이제 내가 어떤 버전의 JetPack 이미지가 필요한지 알았으니, 아래 Archive에서 다운받으시면 됩니다. 저 형광펜 부분을 클릭하시면 됩니다.

developer.nvidia.com/embedded/jetpack-archive

JetPack Archive

4단계) balena etcher로 이미지 플래시.이 부분은 공식 홈페이지가 가장 잘 설명해주더라구요.

developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit#write

Getting Started With Jetson Nano Developer Kit

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<텐서플로우 설치 단계>

5단계) 텐서플로우 설치 - 제 한국어 설명과 영어 설명을 함께 보시는거 추천해요.
docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-jetson-platform/index.html#prereqs

Installing TensorFlow For Jetson Platform :: NVIDIA Deep Learning Frameworks Documentation

6단계) Prerequisites and Dependencies 설치

#Install system packages required by TensorFlow
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran

#Install and upgrade pip3
$ sudo apt-get install python3-pip
$ sudo pip3 install -U pip testresources setuptools

#Install the Python package dependencies
$ sudo pip3 install -U numpy==1.16.1 future==0.18.2 mock==3.0.5 h5py==2.10.0 keras_preprocessing==1.1.1 keras_applications==1.0.8 gast==0.2.2 futures protobuf pybind11

7단계) Tensorflow 설치

$ sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v$JP_VERSION tensorflow==$TF_VERSION+nv$NV_VERSION

위의 코드에서 본인의 Jetpack 버전과 TensorFlow 버전을 잘 입력해주세요. 위에서도 보여드렸던, 표를 다시 한 번 보고 잘 입력해주세요.

1. $JP_VERSION: 젯팻 버전의 앞자리 2개의 숫자를 가져오면 됩니다. Ex) 4.2.x 버전은 42, 4.3 버전은 43
2. $TF_VERSION: 텐서플로우 버전을 입력해주시면 됩니다. Ex) 1.15.0
3. $NV_VERSION: NVIDIA container 버전을 입력해주시면 됩니다.  Ex) 19.12

Ex) TensorFlow 1.15.0를  컨테이너 19.12, JetPack 4.3에서 설치하고자 한다면 아래코드를 입력하면 됩니다.

$ sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v43 tensorflow-gpu==1.15.0+nv19.12

Ex) TensorFlow 1.13.1를  컨테이너 19.03, JetPack 4.2.x에서 설치하고자 한다면 아래코드를 입력하면 됩니다.

$ sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==1.13.1+nv19.3

본인이 해당하는 버전을 입력해 주시면 됩니다.

8단계) 설치는 1~2시간이 소요됩니다. 기다려주세욧. 저는 잘 됬네요.

python3
import tensorflow as tf

잘 설치됬네요 ㅎㅎ

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<완료>

9단계) 이제 텐서플로우로 잘 작업해주시면 됩니다. 그리고 저는 OpenCV가 디폴트로 깔려있더라구요. ㅎㅎ 이것저것 해봤습니다.

간단하게 디스플레이로 디스플레이 인식해봤습니다.

-끝-