TX1にswap領域追加
PCL-1.8のビルド中に"internal compiler error"になってしまいました。
この時になってやっと気づきましたが、swapがないじゃないですか！！
ビルド中のメモリ使用量を監視してみたらMain Memoryの4GB超えちゃってますね笑
てことで、swap領域を確保します。
前回接続したSSDにswap領域を確保したいと思います（eMMCの容量って16GBが目一杯なんですかね）
パーティションラベル等は自分の環境に合わせてください
まずは、前回パーティション振り分けちゃったのでgparted使って領域を確保します
確保した領域のフォーマットは"linux_swap"でOKです
（swapの容量はMain Memoryの2倍ぐらいが目安らしいですが、リソース的に余裕があれば多めに積んどいたほうが良いそうです）
sudo mkswap /dev/nvme0n1p5
上記コマンドでUUIDとか情報が表示されるのでコピーしておきます
sudo swapon /dev/nvme0n1p5
最後に起動時にも反映できるように"fstab"を書き換え
sudo vim /etc/fstab
"UUID=0000000000000000000 none swap sw 0 0"
システムモニタを見ると追加されているのがわかります
以上で完了です
ちなみにswapはファイルとして持っていてもOKらしいです
やり方はほとんど変わらないのですが、
sudo fallocate -l 4G /swapfile sudo shmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile
でOKです
fstabの書き換えを忘れずに...
TX1のkernelをビルドしてJ120の PCIeSSDをつかえるようにする
kernelのrebuild
Build TX1 Kernel and Modules - NVIDIA Jetson TX1 - JetsonHacks
git clone https://github.com/jetsonhacks/buildJetsonTX1Kernel.git cd buildJetsonTX1Kernel ./getKernelSources.sh
この時に起動するconfigureGUIで"CONFIG_BLK_DEV_NVME=y"にしてビルドするとJ120のPCIeSSDが使える
User mode SPI device driver support=yでSPIデバイスが使えるはずでしたが...他のところも変えないといけなさそう
./patchAndBuildKernel.sh ./copyImage.sh sudo reboot
これでnvmeが見えるようになりました
このあと/home, /usr, /var, /optをSSDに移行して、容量の問題は解決
各パーティションをマウントして、データをコピー
sudo cp -a /home/* /media/ubuntu/data_home sudo cp -a /opt/* /media/ubuntu/data_opt cd /usr sudo tar cpvf - . | sudo tar xpvf - -C /media/ubuntu/data_usr cd /var sudo tar cpvf - . | sudo tar xpvf - -C /media/ubuntu/data_var
fstabを書き換えてDone
あとはROS, Oencv-3.1, Opencv-3.2, PCL-1.8, ZED関連をいれてセットアップ完了
OpenCVとかPCLのライブラリでバージョン違いを共存させる方法
バージョン違いで保持していたい時の備忘録
（ZEDがopencv3.1.0依存だったので...）
OpenCVもPCLもやり方は同じ
今回はOpenCV-3.1.0とOpenCV-3.2.0の共存です。
それぞれGitで取ってくる（名前は変えておくこと）
gitでopencvのバージョンを3.2から3.1に下げる場合は
git reset --hard 92387b1ef8fad15196dd5f7fb4931444a68bc93a
でリビジョン下げる
cd /home/username/libs cd opencv-3.1.0 mkdir release cd release mkdir installed ccmake ..
cmakeの設定
CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/username/libs/opencv-3.1.0/release/install
opencv3.1.0とcuda8.0の組み合わせの場合、
GraphCut deprecated in CUDA 7.5 and removed in 8.0 by jet47 · Pull Request #6510 · opencv/opencv · GitHub
上記場所を書き換え
cmake. make -j8 make install
opencv-3.2.0でも同じようにする（ソースの書き換えは不要）
次にパスを通す
通常利用はopencv-3.2.0を使って欲しいので.bashrcに3.2を後に書き込んでおく
CV_LIB_PATH=~/libs/opencv-3.1.0/release/installed/lib export PKG_CONFIG_PATH=$CV_LIB_PATH/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH export LD_LIBRARY_PATH=$CV_LIB_PATH:$LD_LIBRARY_PATH CV_LIB_PATH=~/libs/opencv-3.2.0/release/installed/lib export PKG_CONFIG_PATH=$CV_LIB_PATH/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH export LD_LIBRARY_PATH=$CV_LIB_PATH:$LD_LIBRARY_PATH
これでまずopencv-3.2.0を見に行って、なければopencv-3.1.0を見に行くようになる。
順番大事。
PC setting ubuntu 16.04 ROS kinetic
PCのセッティング備忘録
環境：ubuntu 16.04, ROS kinetic, cuda 8.0, GPU TITAN X(Pascal)
ubuntuを入れたところから始めます
■ cuda 8.0のインストール
CUDA Toolkit | NVIDIA Developer
自分の環境に合うものをダウンロードしてインストールします
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
sudo reboot
※cudaを入れる場合はsecure bootはオフにしておきます．BIOSの設定にあると思います
■ ROS kineticのインストール
ROSwiki参照
kinetic/Installation/Ubuntu - ROS Wiki
■ catkin_makeのalias
.bashrcをvimで開いて
function cmk(){
currentpath=$(pwd)
cd ~/ros_catkin_ws
catkin_make
cd $currentpath
}■ Deep Learning関連（chainer, caffe, tensolflow）のインストール
・cuDNN(v5.0)
NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer
tar -zxf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz cd cuda sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo apt-get update
・chainer
Chainer: A flexible framework for neural networks
sudo apt-get install -y python-pip sudo pip install --upgrade pip sudo pip install chainer
・caffe
GitHub - BVLC/caffe: Caffe: a fast open framework for deep learning.
sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install -y libatlas-base-dev sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev cp Makefile.config.example Makefile.config
OPENCV_VERSION := 3
PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
WITH_PYTHON_LAYER := 1
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu sudo ln -s libhdf5_serial.so.(version) libhdf5.so sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.(version) libhdf5_hl.so cd python for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $req; done vim ~/.bashrc
export PYTHONPATH=(caffe内のpythonがあるディレクトリ):$PYTHONPATH
cd .. (caffe master dir) make all -j8 make test make runtest make pycaffe make distribute
・tensorflow
Download and Setup | TensorFlow
export TF_BINARY_URL=(select the correct binary to install) sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
■ PCL-1.8
GitHub - PointCloudLibrary/pcl: Point Cloud Library (PCL)
sudo apt-get install cmake-curses-gui cd pcl mkdir release cd release ccmake ..
with_cuda=ON
cmake . make -j8 make make install
■ OpenCV3.2
GitHub - opencv/opencv: Open Source Computer Vision Library
sudo apt-get install cmake-curses-gui cd opencv mkdir release cd release ccmake ..
with_cuda=ON
cmake . make -j8 make make install
Method of resolving dependencies for deb files
It is updated after a long time. Today I will introduce a convenient little command.
If you are using Ubuntu, I think when you want to install application from deb files. However, warning from compiler "○○ depends on xx" when you installing use "dpkg".
It is convenient to use such a command "gdebi" in this case. It makes it installed with what you need to check the dependencies of deb file. You can apt-get the gdebi To use.
$ sudo apt-get install gdebi
Let's use it after installing.
For example, you try to install the "NixNote" informal Evernote client software that can be used on Linux.
URL: http://en.sourceforge.jp/projects/sfnet_nevernote/
This is the only. It's easy.
A comfortable life Ubuntu even a little!(^^)!
P.S. Jetson was even used to PCL!