用英偉達Jetson Nano運行PyTorch & Fast.ai丨手把手教程+第三方工具
一步一步教你安裝
原作 Interogativ
郭一璞 編譯
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
英偉達Jetson Nano，作為老黃家最便宜的硬件，只要99美元。
看到便宜就想撿，拿到手里怎么玩？
造機器人、造小車、在家里DIY一個語音控制的窗簾，都得先裝輪子。
如果你使用的框架是PyTorch，那你最好再裝一個Fast.ai。
Fast.ai是在PyTorch上非常好用的深度學(xué)習(xí)庫，來自MOOC平臺Fast.ai，只要一個API，就包含了所有常見的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。
那么，拿到Jetson Nano之后，如何把輪子部署上去呢？一位名叫Interogativ的用戶就把用它運行PyTorch 1.0和Fast.ai 1.0的攻略發(fā)在了Fast.ai的論壇上，量子位全文編譯如下：
英偉達Jetson Nano，配備了ARM Cortex A57處理器和4G內(nèi)存，CUDA和PyTorch兩者都可以在上面運行，這塊開發(fā)板有難以置信的價值。
當(dāng)然，你也可以用它來運行截至2019年4月最新最好的PyTorch和Fast.ai版本，這里是攻略。本攻略僅適用于Python 3，如果你沒有Linux經(jīng)驗，不知道如何使用SSH，不知道IP網(wǎng)絡(luò)的原理或者IP地址是什么，不建議用本攻略來安裝。
軟硬件準備
1、花99美元買一塊英偉達Jetson Nano，現(xiàn)在國內(nèi)已經(jīng)可以買到了，當(dāng)然，價格會比99美元（665人民幣）要貴一點。
2、一張64G的Micro SD卡，確保它是class 10或者更高級別。
△ SD卡速度等級，來自SD協(xié)會網(wǎng)站
3、USB鍵盤，就臺式機上那種。
4、2.5Amp電源線，帶一個Micro-USB插頭。
5、一個HDMI或者DisplayPort連接線和顯示器。
6、連網(wǎng)：以太網(wǎng)網(wǎng)線，無線路由器或者HUB，這塊板子沒有本機無線支持，所以請確保你能用有線網(wǎng)絡(luò)。
7、能插Micro SD卡的PC，不能插SD卡的話你還需要準備讀卡器。
8、可以創(chuàng)建SSH終端的PC軟件，以及可以使用SSH傳輸文件的軟件。如果你用Windows的話，我推薦Tera Term（免費）和WinSCP（免費），下載鏈接在文末。
9、把這些zip文件下載到你的PC上，下載鏈接請參見文末傳送門。里面有作者Interogativ寫的腳本，包括：
setup_swapfile.sh
fastai_jetson.sh
setup_jupyter.sh
jetson_headless.sh
jupyter_notebook_config.py
當(dāng)然，得記住你的存儲路徑。
可以開箱啦
你的新板子到貨之后，無視里面自帶的紙架，找一些防靜電的泡沫塑料，其他的防靜電的材料也行，把你的板子放上去。
去文末傳送門里復(fù)制英偉達開發(fā)者網(wǎng)站Jetson Nano開發(fā)套件指南的鏈接到瀏覽器打開，按照里面寫的一步一步操作，確保：
1、下載帶有SD卡映像的Nvidia zip文件。
2、按照說明把這些文件裝到SD卡里。
3、將SD卡插入Nano，插上USB鍵盤、顯示器和網(wǎng)線。
4、開機，接受各種許可協(xié)議之類的。
5、設(shè)置用戶名密碼，別忘了。
聯(lián)網(wǎng)之后
1、在網(wǎng)絡(luò)設(shè)置里找到你Nano的IPV4地址，記下來，或者如果你懂IP網(wǎng)絡(luò)的話，設(shè)置一個固定的IP地址。
2、用PC終端程序打開與Jetson Nano的SSH會話。
3、用文件傳輸軟件把之前下載的zip文件傳到Nano的用戶主目錄下。
4、通過SSH把你的PS和Nano的IP地址連起來。
5、從控制臺或通過SSH連接，為剛剛下載的腳本設(shè)置執(zhí)行權(quán)限：
1chmod +x fastai_jetson.sh 2chmod +x jetson_headless.sh 3chmod +x setup_swapfile.sh 4chmod +x setup_jupyter.sh
設(shè)置交換文件
Nano只有4GB的RAM（GPU共享），你需要設(shè)置一個交換文件，如果已經(jīng)有了就跳過此步驟。你可以從終端會話中運行setup_swapfile.sh：
./setup_swapfile.sh
確保這一步只進行一次，因為腳本里沒寫檢查是否已設(shè)置，你可以執(zhí)行以下操作檢查是否設(shè)置了交換文件：
free
這時候你就應(yīng)該看到創(chuàng)建了一個8GB的交換文件。
安裝PyTorch和Fast.ai
如果這會兒你就想安裝標準的Fast.ai和PyTorch，那就裝吧，反正裝不上。
這會兒，標準的pip命令根本沒法用，但是如果你只是運行fastai_jetson.sh腳本，就可以把倆都裝上。這個過程需要幾個小時，所以不用屏住呼吸。
./fastai_jetson.sh
安裝Jupyter筆記本
安裝好Fast.ai后，它會告訴你：
Done with part1 – now logout, login again and run setup_jupyter.sh
這是因為Jupyter安裝不會導(dǎo)出運行所需的shell變量。所以現(xiàn)在，關(guān)閉所有終端、SSH會話等，從圖形界面重啟Nano。重啟完了就從圖形界面打開終端，然后：
1、確保您下載的jupyter_notebook_config.py文件位于Nano的主目錄中。
2、運行./setup_jupyter.sh。
./setup_jupyter.sh
這也得一陣兒，所以這里也不用屏住呼吸。
此腳本的最后一步需要Jupyter密碼，記?。?/p>
不是Jupyter登錄密碼！
不是Jupyter登錄密碼！
不是Jupyter登錄密碼！
就是設(shè)置一個單獨的密碼，你可以用這個密碼在你網(wǎng)絡(luò)上的任何PC上登錄Jupyter筆記本，設(shè)置好密碼后記住它。
默認的Jupyter筆記本安裝只能從控制臺或圖形界面登錄，之前下載的修改后的jupyter_notebook_config.py文件和腳本安裝可以從你網(wǎng)絡(luò)上的任何計算機登錄。
運行Jupyter筆記本的話，需要打開終端或SSH實例并運行：
jupyter notebook
如果它沒有運行，可能是因為你沒有退出后再次登錄。
好了，現(xiàn)在你可以運行PyTorch和Fast.ai了。
但如果你像我一樣，你不需要在Nano上使用圖形界面，并且想把所有內(nèi)存都拿來跑程序的話，就接著往下看。
關(guān)于Python，Pip和VirtualEnv
一些有經(jīng)驗的Python用戶習(xí)慣于虛擬環(huán)境（virtualenv，conda），它要求您在安裝或運行軟件之前激活“source activate”，我們現(xiàn)在還沒安裝，其中一個副作用是pip和Python命令將在活動環(huán)境中自動運行Python 3或pip 3。
你必須用pip3和Python3分別運行pip和Python。因此，如果你正在運行一些使用!python xyz的筆記本，除非你將代碼更改為!python3 xyz，否則它將無效。
存儲空間不是一切，但絕對非常重要：
過去，比如說2010年，4GB的內(nèi)存很大。如果不在這塊板子上跑GPU，那就足以讓筆記本電腦運行良好（8 GB的交換文件有很大幫助）。但是你要想跑CUDA，那就沒法在交換磁盤上運行，因此它占滿了4GB的每個字節(jié)。
所以，為了省下一些存儲空間，放棄圖形界面吧，通過SSH用遠程控制臺操作。
現(xiàn)在，如果你準備好了，就找到最后一個腳本jetson_headless.sh，運行它，卸載圖形界面，還能順帶清除300多M的不必要的軟件包。
運行之后，重新啟動，你就能擁有Nano控制臺訪問權(quán)限，現(xiàn)在機器只占用了大約378M的內(nèi)存，留下了3.6G左右的空間可以運行PyTorch和Fast.ai。
1、運行
./jetson_headless.sh
2、重啟，用SSH連接Nano。
最后說明一下，本文發(fā)布的2019年4月，這種方法是可以安裝PyTorch 1.0和Fast.ai 1.0的，如果以后版本更新了或者需要裝別的東西，歡迎去原文git repo~
傳送門
攻略原文：
https://forums.fast.ai/t/share-your-work-here/27676/1274
Tera Term
https://ttssh2.osdn.jp/index.html.en
WinSCP
https://winscp.net/eng/docs/lang:chs
zip文件下載鏈接：
https://gist.github.com/interogativ/4f5669dad3f9252a5709dc6844e12a29/archive/50845f5e9e8994eec78a4b27c6f23e4822ba00d7.zip
英偉達開發(fā)者網(wǎng)站Jetson Nano開發(fā)套件指南
https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit
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