こすたろーんエンジニアの試行錯誤部屋

作成物の備忘録を書いていきますー

Jetson Xavier NXとNVIDIA l4t-mlのdockerイメージでCUDAが使えるDeepLearning環境の構築

Jetson Xavier NXでdeeplearningに必要な環境を構築する際の備忘録です
ngcのdocker image「l4t-ml」を使います
l4t-mlをいれるとdeep learningに使うモジュール一式がそろった環境をつくることができます
(TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, scipy, Pandasなどなど

contents

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環境

Jetson Xavier NX
ubuntu18.04
docker
python3.x

環境構築手順

1.以下のコマンドでdocker imageを取得

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

2.以下コマンドでcontainerに入る

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

3.pytorchのバージョンを確認する

pip3 list

->listにTensorFlow, PyTorch, scikit-learn, scipy, Pandas があればOK

関連記事

deeplearningの他フレームワークの環境構築は以下記事で行ってますのでご参考までに
technoxs-stacker.hatenablog.com technoxs-stacker.hatenablog.com

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参考

catalog.ngc.nvidia.com

感想

このimageいれておけば機械学習でやりたいことは一通りできそうですね
ラクチンです