Nvidia Jetson Nano B01初體驗（四）

前情回顧：

Nvidia Jetson Nano B01初體驗（一）?https://bbs.huaweicloud.com/blogs/330158

Nvidia Jetson Nano B01初體驗（二）https://bbs.huaweicloud.com/blogs/330177

Nvidia Jetson Nano B01初體驗（三）https://bbs.huaweicloud.com/blogs/330290

（二十）關于Nano上源碼安裝MindSpore 1.6.0 GPU版本的嘗試終結版

在 第三篇的 “（十七）再次探索：源碼編譯MindSpore 1.6.0”中，張小白曾經嘗試了在Jetson Nano上源碼安裝MindSpore 1.6.0的GPU版本。

最后遇到的錯誤是這個：

在張小白發了問題貼之后，并沒有得到什么解決方案。張小白一度想放棄，但一度又不甘心。

最近張小白趟坑的事情還少嗎？

張小白樹莓派4B踩坑記（一） https://bbs.huaweicloud.com/blogs/330786

張小白DataX踩坑記（一）待發表

哪一個不是困難重重？

于是張小白在MindSpore論壇繼續發了一個試驗貼：

Jetson Nano源碼編譯MindSpore 1.6 GPU版編譯的再次嘗試（連載中）https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=179276

由于張小白只有周末時間會寬裕一點，白天要上班處理公務，但對此又念念不忘，只好晚上繼續探索：

先將現有的mindspore目錄改名

mv mindspore mindspore.old

git clone?https://gitee.com/mindspore/mindspore.git?-b r1.6

修改 ~/mindspore/scripts/build/build_mindspore.sh，加入-DENABLE_GITEE=ON參數

（后面發現第二個改的不對，這是后話，暫且不提）

bash build.sh -e gpu -j12

這就又開始了漫長的編譯歷程。。。

結果編譯到這里報錯：

************ build core *************** -- Configuring done CMake Warning (dev) in mindspore/ccsrc/CMakeLists.txt: Policy CMP0104 is not set: CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES now detected for NVCC, empty CUDA_ARCHITECTURES not allowed. Run "cmake --help-policy CMP0104" for policy details. Use the cmake_policy command to set the policy and suppress this warning. CUDA_ARCHITECTURES is empty for target "gpu_cuda_lib". This warning is for project developers. Use -Wno-dev to suppress it.

查了一下，需要在CMakeLists.txt中追加對CUDA_ARCHITECTURES的設置。

根據nvidia的編譯規則：貌似對于Nano設備而言，CUDA_ARCHITECTURES設為50應該比較合適。

所以，張小白做了如下處理

cp CMakeList.txt CMakeList.txt.old

vi CMakeList.txt

增加以下幾行：

if(NOT DEFINED CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES) set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 50 52 53) endif(NOT DEFINED CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES)

修改后后繼續編譯：

報錯如下:

這個已經跑到了build_mindspore.sh中的第二個改動的地方，顯然這里是不支持 -DENABLE_GITEE參數，所以果斷去掉這個參數，繼續編譯。。。

進入到了有顏色的百分率編譯歷程，這個張小白非常熟悉。。

。。。

。。。

。。。

。。。

照這個速度，如果不出錯的話，估計要編譯一晚上。。。張小白當時決定睡了。。（當時是 2022年02月10日 02:36:43，有論壇發帖為證）

早上7點左右，張小白被鬧鐘驚醒，正在跑編譯代碼的筆記本電腦需要，但是編譯僅僅進度到了 34%。。

無奈只好CTRL-C中斷編譯。。

（好在編譯過的內容下一次再編譯時會跳過去。。。）

特意在家里的電腦上安裝了teamviewer.

然后在帶走的筆記本電腦上也裝了teamviewer.

然后遠程控制家里的電腦，通過家里電腦的mobaxterm連接Nano。

這樣就可以白天間歇性地遠程控制Nano的編譯過程了。

張小白通過teamviewer遠程登錄到Nano上，重新開始編譯：

2022.2.10 19:30，進度74%

2022.2.10 22:26 進度79%

2022.2.11 0:19 ?進度85%

2022.2.11 6:16 97%

2022.2.11 6:23 100%

2022.2.11 6:32 100%

2022.2.11 6:39 100%

2022.2.11 6:46 100%

正當張小白以為“大功告成”的時候，居然報了這樣一個致命的錯誤。

張小白度娘了以下這個錯誤：

說應該是內存資源不足引起的：

盡管在 （三）中（ https://bbs.huaweicloud.com/blogs/330290 ），張小白已經擴了4G的虛擬內存：

擴完之后，SWAP空間有了6G左右：

所以張小白一口氣將虛擬內存擴大了16G（變成了18G左右）：

然后再開始編譯：

bash build.sh -e gpu -j12

到了 2022.2.12? 0:28，張小白看到編譯還卡在98%一動不動，于是就CTRL-C暫停了編譯：

張小白后面就去忙樹莓派去了。

當然，不死心的張小白開著Nano，采用j4方式重新進行編譯，就把終端一直開在那邊，野蠻生長。

結果到了 2022.2.13 7:09 ，居然有了新的變化：

張小白心想，難道死馬當活馬醫，這里有戲？

2022.2.13 8:05

報了這個錯，張小白卻是很熟悉。

安裝wheel就可以了：

pip3 install wheel --user

再來編譯：bash build.sh -e gpu -j4

。。。

居然編譯成功了！

趕緊將編譯好的whl文件備份一下：

那就開始安裝吧：

python3 -m pip install mindspore_gpu-1.6.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在安裝numpy的時候會比較慢，需要耐心等待：

安裝到scipy的時候也是一樣的慢：

結果到最后：

居然有權限問題。對，那只能安裝在這個用戶下了：

python3 -m pip install mindspore_gpu-1.6.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple?--user

好在編譯的時候，它也用到了cache.

那么，常規做法，編輯test.py文件：

import numpy as np from mindspore import Tensor import mindspore.ops as ops import mindspore.context as context context.set_context(device_target="GPU") x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32)) y = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32)) print(ops.add(x, y))

然后執行看看:

python3 test.py

這就表明mindspore成功地調用到了Nvidia Jetson Nano B01的GPU模塊了！

至此也排除了MindSpore團隊提到了暫不支持ARM GPU版本的問題：

張小白已經將編譯好的安裝包放到了網盤上：https://pan.baidu.com/s/1Eb5tSv-e1z4GNk005wlDSQ?（提取碼：eyxe）

歡迎有Jetson Nano設備的童鞋下載試用！

最后感謝在編譯過程中MindSpore團隊給予的幫助，特別是月月鳥大大的鼓勵，還有姐夫哥的支持。沒有你們，也許張小白堅持不下去，也完成不了這一首發。

至于幾位大大詢問為啥張小白不編譯Lite版本，張小白只能回答：full版本都可以的話，lite版本還怕不支持嗎？（張小白膽戰心驚的回答，卻也可能給自己后續的任務留下了伏筆。。。這是后話，暫且不提。）

撒花！

（全文完，謝謝閱讀）

MindSpore Ubuntu 神經網絡

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