以前にdockerを使ってJetson Xavier NX上でpytorchの環境を構築しました
technoxs-stacker.hatenablog.com
こちらの環境だとtorchvisionのversionは0.7.0となっています
efficientnetに対応しているtorchvisionのversionは0.11以上なので、torchvisionのversionを上げる必要があります
今回はefficientnetに対応するための環境構築備忘録です
目次
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この記事でわかること
Jetson Xavier NXとdockerでpytorchのefficientnetの学習環境構築方法
1.実行環境
Jetson Xavier NX
ubuntu18.04
docker
python3.x
2.環境構築手順
2.1.以下のコマンドでdocker imageを取得
sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.7.1-pth1.10-py3
2.2.docker containerを起動
sudo docker run -it --rm --runtime nvidia -v path/to/workspace/directory --network host -p port_num:port_num nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r32.7.1-pth1.10-py3
-v path/to/workspace/directory : マウントするディレクトリを指定
-p port_num:port_num : port番号を指定
2.3.torchvisionのバージョンを確認する
python3 -c "import torchvision;print(torchvision.__version__);"
torchvisionのversionが0.11であればOKです
※コマンドは以下を参照してます
qiita.com
3.参考
感想
pytorchのefficientnetの学習ができるようになったので、以前におこなったsimsiam表現学習のベースモデルを
efficientnetに対応させてみようかなと考え中です
simsiamの過去記事はこちらです
technoxs-stacker.hatenablog.com
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