Nanoの立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試していく。World”を動作させてみる。Nanoで組み込みAIを試す」バックナンバーUbuntuはちゃんと動き、Unixbenchもきちんと動作したので、いよいよCUDAコアを利用してのInference(推論)の動作である。そもそもちゃんと動作する事を検証したいと思う。World”という、取りあえずCUDAコアを利用したInferenceの動作確認用デモを公開している。これはあくまでInference用であって、Training(学習)は含まれていない(学習済みのネットワークを展開して、この上でInference動作を行う)ものである。いうことでこれを動作させてみたい。前回までの環境の場合、NVIDIAのJetPackが既にインストールされているはずだ。JetPackには以下のものが含まれている。Worldを初めとして、JetPackが無いと動作しない。一応これはインストールされているものとして説明するが、もしない場合は先述したリンクからJetPackを入手してインストールしてから、となる。Worldのソースを一式取得することにする。cmakeを実施してcmakeパッケージをインストールしておく(図1)。--initを実施すると、カレントディレクトリの下のjetson-inferenceの下に、ソースが展開される(図2)。カレントディレクトリの下のjetson-inferenceの下にソースを展開(クリックで拡大)次にPythonを使う場合は、Pythonのパッケージも必要になる。3に移行しつつあるので、こちらをインストールしておこう。3.6のインストーラーが走るので、これに従ってインストールを行う(図3)。これが終わったら、cmakeを使ってソースのビルドを行おう。../を実施すると、どのネットワークをインストールするかの選択画面となる(図4)。インストールするネットワークの選択画面(クリックで拡大)デフォルトはGoogleNetとResNet-18だが、今回はこれに加えてResNet-50もインストールしてみた。ちなみに全部インストールするとデータ容量は2.2GBほどである。2.7”のままで良い)。インストールを開始するとここからが長い(筆者の環境だと30分近く掛かった)が、ネットワークとPyTorchがインストールされるはずだ。installでビルドしたプログラムやライブラリ、サンプルを展開する(図7)。これがエラーなく終われば(Wariningはちょろちょろ出てくるが気にしなくて良い)、準備完了である。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。