setup nodejs and npm in a docker container

It is a memorandum on setting up nodejs and npm in a docker container with Jetson Xavier NX.

requirement

Jetson Xavier NX
ubuntu18.04
docker
python3.x

contents

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Introduction

When I tried to setup npm within a docker container, I got error...

Unable to locate package npm

This is a note on the solution.
↓↓↓

solution

1.do a curl command

curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_10.x | bash -  

2.apt install

apt-get install -y nodejs  

3.check

node --version

npm --version

->If the version of each module is displayed, it is OK.

reference

stackoverflow.com

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Jetson Xavier NXとdockerでjupyter notebook環境を構築

データ分析環境を構築するため、Jetson Xavier NXとDockerでjupyter notebookの環境構築を行いました

目次

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この記事でわかること

Jetson Xavier NXとDockerでjupyter notebookの環境構築方法

1.実行環境

Jetson Xavier NX
ubuntu18.04
docker
python3.x

2.環境構築手順

1.以下のコマンドでdocker imageを取得

sudo docker pull jupyter/base-notebook:9e63909e0317

2.docker containerを起動

sudo docker run -it --rm --runtime nvidia --network host jupyter/base-notebook:9e63909e0317

3.ブラウザでアクセスする
container立ち上げ時に表示されるURを使って、jupyterへアクセスする

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3.参考

hub.docker.com github.com

Setup a Tensorflow environment with Jetson Xavier NX and docker

It is a memorandum on setting up a Tensorflow environment with Jetson Xavier NX.

contents

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requirement

Jetson Xavier NX
ubuntu18.04
docker
python3.x

procedure

1.getting docker image

sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-tensorflow:r32.4.3-tf1.15-py3

2.enter in a container

sudo docker run -it --rm --runtime nvidia --network host nvcr.io/nvidia/l4t-tensorflow:r32.4.3-tf1.15-py3

3.check the version of tensorflow

pip3 list

reference

ngc.nvidia.com

It is easy to setup a complicated environment using ngc & docker!!!

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【streamlit】htmlを埋め込んでkey-bindを対応してみた

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streamlitの操作をキーボードでできないかなと思い調べてみたところcomponents.htmlを使えばできそうなので備忘録です
コードは以前に作成したものを改良してます
technoxs-stacker.hatenablog.com

目次

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この記事でわかること

streamlitをキーボード操作するためのkey-bind

1.実行環境

Jetson Xavier NX
ubuntu18.04
docker
python3.x

2.改良版コード

components.htmlを使ってhtmlを埋め込みます
htmlではキー入力を検出する処理を入れます
callback関数でキー入力時の処理を入れてます

import streamlit as st
import configparser
import argparse
import streamlit.components.v1 as components

def z_callback():
    st.write('z button!!!')

def a_callback():
    st.write('a button!!!')

z_col, right_col, _ = st.sidebar.columns([1, 1, 3])

with z_col:
    st.button('Z', on_click=z_callback)

with right_col:
    st.button('A', on_click=a_callback)

components.html(
    """
<script>
const doc = window.parent.document;
buttons = Array.from(doc.querySelectorAll('button[kind=primary]'));
const z_button = buttons.find(el => el.innerText === 'Z');
const a_button = buttons.find(el => el.innerText === 'A');
doc.addEventListener('keydown', function(e) {
    switch (e.keyCode) {
        case 90: // (90 = z)
            z_button.click();
            break;
        case 65: // (65 = a
            a_button.click();
            break;
    }
});
</script>
""",
    height=0,
    width=0,
)

def main(args):
    # arg parse
    config_file_path = args.config

    config_ini = configparser.ConfigParser()
    config_ini.read(config_file_path, encoding='utf-8')
    # parse config
    mode = config_ini['COMMON']['mode']
    st.markdown("# debug")
    st.write(mode)
    

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--config')
    args = parser.parse_args()
    main(args)

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感想

key-bind処理とcallback関数、st.session_stateを組み合わせると、より使い勝手がよくなりました

参考

github.com https://web-designer.cman.jp/javascript_ref/keyboard/keycod

Setup a machine learning environment with Jetson Xavier NX and docker

It is a memorandum on setting up a machine learning environment with Jetson Xavier NX.

contents

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requirement

Jetson Xavier NX
ubuntu18.04
docker
python3.x

procedure

1.getting docker image

sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r32.5.0-py3

2.enter in a container

sudo docker run -it --rm --runtime nvidia --network host nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r32.5.0-py3

3.check the version of modules

pip3 list

->if TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, scipy and Pandas are in this list, It's OK

reference

catalog.ngc.nvidia.com

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Jetson Xavier NX上でfacebookresearchの画像分類フレームワーク ClassyVision を使う

facebookresearchが公開している画像分類フレームワークClassyVisionをJetson Xavier NX上で動かす際の備忘録です
強引なやり方をしてますので、もっとスマートなやり方をご存じの方はコメントで教えてくれると嬉しいです・・・

目次

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この記事でわかること

Jetson Xavier NXでClassyVisionを使う方法

1.実行環境

Jetson Xavier NX
ubuntu18.04
docker
python3.x
pytorch
->Jetson Xavier NX上におけるpytrorch環境構築は以下でやってますので、ご参考までに～ technoxs-stacker.hatenablog.com

2.環境構築

2.1 docker containerの起動

sudo docker run -it --rm --runtime nvidia --network host -v /path/to/classy_vision/workspace/:/workspace nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.4.4-pth1.6-py3

2.2 モジュールのインストール

git clone https://github.com/facebookresearch/ClassyVision.git
cd ClassyVision
pip install .

pipでもインストール可能なようですが、私の環境では必要なコードがうまく入らなかったため
git cloneでインストールしています

2.3 その他モジュールのアップデート及びインストール

pytorchは1.8以上が必要みたいなので、アップデートします
またtensorboardが必要なのでインストールします

pip3 install torch==1.8.0 torchvision==0.11.3 torchaudio==0.10.0
pip3 install tensorboard

以下コマンドで必要モジュールが入ったか確認します

python3 -c 'import torch; print(torch.__version__) '
python3 -c "import torchvision;print(torchvision.__version__);"

2.4 一部コードの改良

Classy Visionでは 「classy-project project名」でプロジェクトを作成し、プロジェクト内のコードをいじって、
画像分類モデルの学習を行います
私の環境では、「classy-project project名」を実行すると「classy_train.pyが見つからない」とエラーが
出るのでclassy-projectを改造して対応します
ファイル：/bin/classy-project 42行目

    # if dev_install:
    #     classy_train_path = root / "classy_train.py"
    # else:
    #     classy_train_path = Path(sys.prefix) / "classy_vision" / "classy_train.py"
    classy_train_path = "./classy_train.py"

3.テストプロジェクトの実行

環境構築が完了したので、テストプロジェクトを作成して実行してみます

3.1 テストプロジェクトの作成

python3 ./bin/classy-project my-project

3.2 学習実行

cd my-project
./classy_train.py --config configs/template_config.json

テスト完了後に以下のメッセージが表示され、output_xxxディレクトリに「checkpoints」「tensorboard」が
生成されていれば動作テスト完了です

INFO:root:Training successful!

関連記事

technoxs-stacker.hatenablog.com

感想

configをいじるだけで、torchvisionにあるモデルやオープンデータセットは使えるみたいで便利です
カスタムでデータセットやモデル、loss関数なんかも作れるみたいなので、今後やってみようかなと思います

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参考

classyvision.ai github.com

abseilで複数の引数をflagfileで一括設定する

目次

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この記事でわかること

abseilとテキストファイルを使った引数処理方法

1.実行環境

Jetson Xavier NX
ubuntu18.04
docker
python3.x
pytorch
->Jetson Xavier NX上におけるpytrorch環境構築は以下でやってますので、ご参考までに～
technoxs-stacker.hatenablog.com

2.基本的な使い方

2.1テキストファイルに引数設定を記述
2.2python実行時にテキストファイルを指定する

2.1テキストファイルに引数設定を記述

--arch=resnet50
--gpu=0
--batch_size=8
--print_freq=10
--pred_dim=256

2.2python実行時にテキストファイルを指定する

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main_simsiam_single.py --flagfile ./config/simsiam.txt

関連記事

technoxs-stacker.hatenablog.com

感想

複数の引数を実行時に毎回記述するのはめんどくさいので、flagfileで指定できるのは
非常に助かります

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参考

abseil.io xvideos.hatenablog.com github.com