最近在玩這個板,已經把示例跑通,先記錄一下示例
這裏是視頻,圖片,攝像頭的地點。
https://www.colabug.com/4535531.html
安裝 pycuda時的一個錯誤:
sudo pip3 install pycuda
In file included from src/cpp/cuda.cpp:1:0:
src/cpp/cuda.hpp:14:18: fatal error: cuda.h: No such file or directory
compilation terminated.
error: command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1
解決辦法:
sudo su -
進入root- sudo pip3 install pycuda
就能成功的運行了
jetson nano 查看gpu使用率
jetson nano GPU CPU 系統內存等等的查看(其他工具這裏都有)
進入網頁:https://elinux.org/Jetson_Nano
找到 System Tools 下的jetson_stats - jtop, service and other tools
點擊鏈接:jetson_stats
然後就是 git clone https://github.com/rbonghi/jetson_stats
進入root sudo su -
進入目錄:
安裝 ./jetson_stats -h
./jetson_stats -f
查看系統資源:jtop
結果如下:
20190514 :
jetson nano 切勿改源,很多的安裝包找不到。
jetson nano 跑yolov3-tiny
1.
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
2.修改makefile,若機子裏安裝了opencv可以置1
GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=0
3
make -j4
4
下載weight文件。
wget wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
5.運行
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
6.結果
layer filters size input output
0 conv 16 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 16 0.150 BFLOPs
1 max 2 x 2 / 2 416 x 416 x 16 -> 208 x 208 x 16
2 conv 32 3 x 3 / 1 208 x 208 x 16 -> 208 x 208 x 32 0.399 BFLOPs
3 max 2 x 2 / 2 208 x 208 x 32 -> 104 x 104 x 32
4 conv 64 3 x 3 / 1 104 x 104 x 32 -> 104 x 104 x 64 0.399 BFLOPs
5 max 2 x 2 / 2 104 x 104 x 64 -> 52 x 52 x 64
6 conv 128 3 x 3 / 1 52 x 52 x 64 -> 52 x 52 x 128 0.399 BFLOPs
7 max 2 x 2 / 2 52 x 52 x 128 -> 26 x 26 x 128
8 conv 256 3 x 3 / 1 26 x 26 x 128 -> 26 x 26 x 256 0.399 BFLOPs
9 max 2 x 2 / 2 26 x 26 x 256 -> 13 x 13 x 256
10 conv 512 3 x 3 / 1 13 x 13 x 256 -> 13 x 13 x 512 0.399 BFLOPs
11 max 2 x 2 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x 512
12 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs
13 conv 256 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 256 0.089 BFLOPs
14 conv 512 3 x 3 / 1 13 x 13 x 256 -> 13 x 13 x 512 0.399 BFLOPs
15 conv 255 1 x 1 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x 255 0.044 BFLOPs
16 yolo
17 route 13
18 conv 128 1 x 1 / 1 13 x 13 x 256 -> 13 x 13 x 128 0.011 BFLOPs
19 upsample 2x 13 x 13 x 128 -> 26 x 26 x 128
20 route 19 8
21 conv 256 3 x 3 / 1 26 x 26 x 384 -> 26 x 26 x 256 1.196 BFLOPs
22 conv 255 1 x 1 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 255 0.088 BFLOPs
23 yolo
Loading weights from yolov3-tiny.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 0.077808 seconds.
dog: 56%
car: 52%
truck: 56%
car: 62%
bicycle: 58%
這個板子跑到了80ms左右,而另一個板子跑在230ms左右,不知道爲啥,會差這麼多。
另:用jetson nano 跑yolov3的模型卻被系統自己kill掉了,用上面的jtop查看原因,是內存被吃満了,官網上說gpu與cpu用的同一個4G內存。。。就算添加swap也無濟於事。inseption-resnetv2也一樣跑不起來。
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有個問題不要驚訝:
當我們禁用jetson nano 的桌面系統時:
sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo reboot
打開桌面
sudo systemctl set-default graphical.target
剛開機時,cpu只剩下兩個核了,另兩個核off掉了。等好一會,另兩個核纔會起來。
不懂爲什麼要這樣設計,我還以爲核又掛掉了。
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