Jetson Nano に Docker + Pytorchコンテナ作成

Jetson Nano にDeep Learning (Pytorch) の環境をDockerで作った時の手順覚え書きになります。

DockerコンテナをGPUを使う前提で起動

echo "docker run --gpus all -it --rm --network host \
    --volume ~/nvdli-data:/nvdli-nano/data \
    --device /dev/video0 \
    nvcr.io/nvidia/dli/dli-nano-ai:v2.0.2-r32.7.1ja" > docker_dli_run.sh

Jetson NanoでGPUを使う時は以前は –runtime nvidia だったようですが、現在は –gpus all になっているようですね。

(-) –runtime nvidia
(+) –gpus all

OS確認

JetPack 確認

cat /etc/nv_tegra_release

nvidia-l4t-coreパッケージのバージョンを確認

dpkg-query --show nvidia-l4t-core

Pytorchコンテナ

sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.6.1-pth1.8-py3
sudo docker create -it --gpus all --name=my_torch --network host nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.6.1-pth1.8-py3
sudo docker start -i my_torch

コンテナ使わない場合？

試してないですが、Pytorch環境をダウンロードする方法もあるみたい。

• PyTorch for Jetson

JetPack 4 対応のPyTorch v1.10.0を指定して使いたい時など・・・かな・・・？

pip

python3 -m pip install --upgrade pip

コンパイラ

sudo apt install -y --no-install-recommends make g++

必要なものをインストール

python3 -m pip install pandas==1.1.1
python3 -m pip install matplotlib==3.3.1

pip3 install jupyterlab

以上になります。またお会いしましょう