使用Nvidia官方自带的脚本,备份镜像.恢复镜像,快速在新板子中部署DL环境 在之前的一篇博客中,详细介绍了使用JetPack刷系统以及使用离线包部署DL环境(cuda.cudnn.opencv.caffe)的方法.(http://huchaowei.com/2017/04/19/TX1-2configuration/)使用这种方法刷板大概需要花1小时,如果面临较大批量的刷板需求的话,将会花费大量的时间. 在Nvidia官方的TX2驱动包中,有一个写好的刷系统脚本flash.sh,使用该脚本可

SSD on Jetson TX2 注意事项:在断电情况下,将固态硬盘的接线与Jetson TX2进行连接 步骤: 一.jetson tx2开机,打开搜索栏中的Disks 二.Disks显示画面 三.点击设置图标,选中Format Partition 四.设置你的命名,Name为自定义,设定好Name后点击Format... 五.之后出现的框图中选中Format 六.输入你的Jetson TX2的密码(初始值为nvidia) 七.制作标签(命令:sudo parted /dev/sda mkla

如要制作的新镜像已存在标准版本镜像,即linux发行版本相同(此处指CentOS6.5 64位),可利用BCEC制作. 在BCEC创建centos6.5系统的可联外网的虚机,ssh到此虚机,用yum方式安装所需的功能: yum(全称为 Yellow dog Updater, Modified)是一个在Fedora和RedHat以及SUSE中的Shell前端软件包管理器.基於RPM包管理,能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装,可以自动处理依赖性关系,并且一次安装所有依赖的软体包,无须繁琐地一

Jetson TX2安装tensorflow 大致分为两步: 一.划分虚拟内存 原因:Jetson TX2自带8G内存这个内存空间在安装tensorflow编译过程中会出现内存溢出引发的安装进程奔溃 1. 创建8G大小的swapfile fallocate -l 8G swapfile 2. 更改swapfile的权限 chmod 600 swapfile 3. 创建swap区 mkswap swapfile 4. 激活swap区 sudo swapon swapfile 5. 确认swap区在

Jetson TX2刷机教程 一,硬件准备 1台host主机(linux系统,最好是ubuntu64位) 1台Jetson TX2的平台 二,软件包 JetPack(Jetson SDK) 下载地址:https://developer.nvidia.com/embedded/downloads#?search=jetpack%203.1 三,安装过程 1.在host主机中下载的JetPack(Jetson SDK)软件包 2.将下载的软件包右键,选择properties,勾选Allow exec

Jetson TX2上的demo 一.快速傅里叶-海动图 sample The CUDA samples directory is copied to the home directory on the device by JetPack. The built binaries are in the following directory: /home/ubuntu/NVIDIA_CUDA-<version>_Samples/bin/armv7l/linux/release/gnueabihf

本文收录在容器技术学习系列文章总目录 1.制作镜像 1.1 镜像的生成途径 基于容器制作 dockerfile,docker build 本篇主要详细讲解基于容器制作镜像:基于dockerfile 制作镜像在后一张文章Docker系列07—Dockerfile 详解中详细介绍: 1.2 基于容器制作 docker commit (1)格式 Usage: docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]] (2)Options 参数 -a,作者

讲一个简单的案例 @哈希码用来校验,这样子会安全 MAINTANIER可能将会被LABEL代替,仅仅说说明一下镜像信息罢了. 1.首先是我们创建一个镜像 [root@ELK-chaofeng08 ~]# mkdir /docker [root@ELK-chaofeng08 ~]# cd /docker [root@ELK-chaofeng08 docker]# vim Dockerfile 输入以下内容: #Description: httpd image FROM busybox:latest

Pull 如果是Public的(docker官方仓库和加速器) 直接 docker pull ubuntu:16.04 即可 若是私有的 首先登陆 docker login 仓库Host 之后 docker pull ubuntu:16.04 制作镜像 通过操作-commit 通过Dockerfile 1->写Dockerfile 2->docker build -t name:v . Push 首先登陆 docker login Host 接着给镜像打tag docker tag ubunt

最近项目中有使用docker,组内做了关于docker的培训,然后自己跟着研究了一下,大概了解如何使用.我是基于tomcat镜像制作(不需要安装jdk,配置环境变量),基于centos镜像制作需要安装jdk,配置环境变量,下面会详细写到.前提准备:在centos机器上安装好docker. 一.基于tomcat镜像 1.  搜索并tomcat镜像 docker search tomcat 2. 第一个的 stars最多,而且是官方的,就是你了~ 下载镜像: docke pull tomcat 查看

1.创建快照 已修改后的时刻为记录,进行制作镜像,选择要制作镜像的虚拟机,点击创建快照,在所弹出的对话框中输入所创建的镜像名称 生成了一个镜像,类型为Snapshot 2.保存镜像 查看镜像列表 [root@controller ~]# source /etc/keystone/admin-openrc.sh [root@controller ~]# [root@controller ~]# glance image-list +---------------------------------

Jetson Tegra系统的应用涵盖越来越广,相应用户对性能和功耗的要求也呈现多样化.为此NVIDIA提供一种新的命令行工具,可以方便地让用户配置CPU状态,以最大限度地提高不同场景下的性能和能耗. 记住,Jetson TX2由一个GPU和一个CPU集群组成. CPU集群由双核丹佛2处理器和四核ARM Cortex-A57组成,通过高性能互连架构连接. 拥有6个CPU核心和一个GPU,您可以不必自行运行所有性能/功耗来测试最佳的运行状态,因为NVIDIA的新的命令工具Nvpmodel,提供了5

一.安装Docker Toolbox,并配置国内源加速 WIndows7不支持Hyper-v,所以只能采用Docker Toolbox的方式使用Docker.传送门:http://mirrors.aliyun.com/docker-toolbox/windows/docker-toolbox/ 一路默认安装即可. 安装完成后,运行桌面上自动生成的Docker Quickstart Terminal,安装虚拟机.然后再手动配置加速地址. 在命令行工具中通过 [docker-machine ssh

目录 Dockerfile制作镜像 一句话什么是dockerfile dockerfile脚本指令 小结 Dockerfile制作镜像 dockerfile 可以是制作自己镜像的脚本文件,按照这个脚本文件执行,就能制作出镜像了 一句话什么是dockerfile Dockerfile : automate the steps of creating a Docker image dockerfile脚本指令 FROM base-image 指定基础镜像,作为构建新镜像的底层 MAINTAINER

openstack镜像制作要在openstack上创建虚拟机,必然要使用到虚拟机镜像. 对于普通用户,可以使用已经创建好的虚拟机镜像.一般是操作系统官方构建并提供的. 某些用户可以有自己独特的需求,需要定制特别的虚拟机镜像. 这时候主要涉及镜像更改/镜像格式转化/镜像创建. 用户可以参照openstack官方文档. 镜像更改镜像格式更改,有多种工具和方法. * guestfs提供的guestfish和guestmount. guestfish比较有意思,guestfish会启动一个虚拟机,然后通

嵌入式平台:NVIDIA Jetson TX2 嵌入式系统:Ubuntu16.04 虚拟机系统:Ubuntu14.04 一.NSight简介 Jetpack开发工具为人工智能提供了一整套软件架构,包括代码示例(Sample Code).NSight开发工具(NSight Developer Tools).同时也为我们提供了丰富的多媒体API(Multimedia API),这些API涵盖深度学习(Deep Learning).计算机视觉(Computer Vision).图像渲染(Graphic

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所

NVIDIA Jetson TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端,具备不错的GPU性能,可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2.这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持,因此,完全可以在桌面端训练好模型,然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理,这样可以达到生产落地的效果. 各种情况的硬件: https://developer.nvidia.com/embedded/develop/hardware 高性能低功耗NVIDIA®Jetson™系统可在边缘端提供用户最需要的实时人工智能(AI)性能

一.主要信息 使用的开发板:nvidia jetson tx2(内存8g有wifi的版本) 使用的JetPack版本: 4.2.2 二.遇到的问题及解决 1. 刷好jetson os 后,开发板一直在后台运行 sdkmanager上已经显示刷好了第一阶段: 但是开发板提示:A start job is running for End-user configuration after initial OEM installation (10min 25s / no limit) 跑了几十分钟还是没

Jetson TX2是NIVDIA瞄准人工智能在Jetson TK1和TX1推出后的升级 TX2的GPU和CPU都进行了升级,内存增加到了8GB.存储增加到了32GB,支持Wifi和蓝牙,编解码支持H.265,体型同样小巧. 据NVIDIA官方介绍,Jetson TX2提供两种运行模态:一种是MAX Q,能效比能达到最高,是上一代的TX1的2倍,功耗在7.5W以下;另一种是MAX P,性能可以做到最高,能效比同样可以做到前一代的2倍,功耗则在15W以下. 资源配置丰富且强大 1.模组配置 Jet