1. Let’s get started by installing the required system packages:
$ sudo apt-get install git cmake
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools
$ sudo apt-get install python3-dev
2. Let’s first install pip, Python’s package manager:
$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ sudo python3 get-pip.py
$ rm get-pip.py
3. virtualenvwrapper setting
a) virtualenvwrapper
$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
b) 환경변수 설정
$ gedit ~/.bashrc
제일 하단에 아래 내용을 추가 후 저장한다.
# virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
$ source ~/.bashrc
> 가상환경 생성 및 접속하기
# 가상환경 생성하기
$ mkvirtualenv [가상환경 이름] -p python3
# 가상환경 접속하기
$ workon [가상환경 이름]
4. Installing TensorFlow and Keras on the NVIDIA Jetson Nano
> numpy
$ pip install numpy
> tensorflow-gpu
$ pip install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu==1.13.1+nv19.3
Installing NVIDIA’s tensorflow-gpu package took ~40 minutes on my Jetson Nano.
* pip install tensorflow-gpu 사용하지 말것.
ref : https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1048776/official-tensorflow-for-jetson-nano-/
> scipy & keras
$ pip install scipy
$ pip install keras
These installs took ~35 minutes.
ref : https://www.pyimagesearch.com/2019/05/06/getting-started-with-the-nvidia-jetson-nano/
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