量産型 Jetson nano モジュールと J101 マザーボードの組み合わせを動かせるようにする（にゃおメモ）
一応完成
読みやすいよう編集しなおすかも
Jetson nano 量産module + reComputer J101の組み合わせでは公式情報によるとUbuntuの母艦からOSを内部のemmcにフラッシュする必要がある
開発機向けのドキュメントにあるSDカード直接は不可能
最初にemmcにOSをフラッシュして起動したのちにその構成をSDカードにコピーし、コンフィギュレーションファイルを書き換えてSDカードから起動できるようにスイッチする必要がある
https://wiki.seeedstudio.com/Flash_System_on_SD_card/#change-sd-card-io-speed
https://wiki.seeedstudio.com/reComputer_J1010_J101_Flash_Jetpack/#flashing-jetpack-os-via-command-line
・まずUbuntuで動く母艦を準備（MacはUbuntu化するもの（母艦）としないもの、2台必要）
・母艦からJetson nanoのemmcへJetPackをフラッシュする
・SDカードからの起動設定をしてSDカードからJetPackで起動できるようにする
・AI系のソフトがプレインストールされているJetCardをインストールしなおす：←これは出来なかったので次善の策を講じた
MacのUbuntu専用機化
UbuntuからOSを導入するためMacをUbuntu専用機にする（MacOSとその他の元々入っている情報は消去する）
Ubuntuは最新の22.04.1LTSではJetson nanoのSDK managerが使用できないため18.04LTSを導入する
最新OSでは駄目な理由：NVIDIA SDK managerは現在母艦のUbuntuのバージョンが16.04/18.04/20.04の場合のみサポートされている
https://nullptr.jp/2022/04/23/ubuntu-22-04-lts-released/
Ubuntu18.04.06LTS（UbuntuにしないMacにダウンロードする）
https://releases.ubuntu.com/18.04.6/?_ga=2.3478137.837589919.1666156442-662296676.1666156442
MacへのUbuntuのインストール：以下のサイトの手順に従って行う
https://dezanari.com/mac-ubuntu-usb-install/
USBメモリをMacに刺して、ダウンロードしたUbuntu18.04.6LTSのディスクイメージをEtcherでUSBメモリにフラッシュする
（マイクロSDでは出来ないので注意）
これをUbuntu専用機化（母艦化）するMacに刺してオプションを押しながら起動
2つディスクイメージが出てきたのでとりあえず左を選択して起動
起動したUbuntuのデスクトップでInstall Ubuntuをクリック
言われるとおりに手続き
WiFi接続は後で
「グラフィックと・・・」にチェックを入れる
「ディスクを削除してUbuntuをインストール」を選んでクリーンインストール
色々終わったら再起動
起動は電源ボタン長押し
デスクトップが出てきたらネットワークに接続する
DNSを接続しているネットワークのものに直す（そのままでは変なアドレスになっている）
NVIDIA SDK managerの準備
まずwebブラウザを開いてNVIDIAアカウントを作る
NVIDIA SDK managerをダウンロード
https://developer.nvidia.com/nvidia-sdk-manager
Terminalを起動（右クリックで起動メニューが出てくる）して以下のコマンドを入力
sudo apt-get update #（ここでエラーが出るならDNSがおかしい）
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get update
sudo apt install ダウンロードしたファイルのフルパス（コピペ）sdkmanagerと入力してプロンプトが帰ってくればOK
SDKマネージャーが起動するのでログイン
いまは確認だけなのでこのままSDKマネージャー終了
次回からはコマンドをたたくだけでマネージャーが起動す
jetson nanoの準備
J101ボードのFC RECピンとGNDピンをジャンパーで短絡する
電源を入れてUSBで母艦につなぐ
母艦のTerminalから lsusb というコマンドを入力してNVIDIAのデバイスが検出されることを確認する
sdkmanagerと入力してSDKマネージャーを起動する
ターゲットデバイスを選択（開発キットではないものを選ぶ）
次の画面でHost Machineのチェックを外す
OSは4.6.1を選ぶ
ライセンスに同意のチェックを付ける
16Gしか内部メモリがないので不要なシステムは入れない方が良い
ちなみに全部入れると0.5Gだけしかメモリ領域は残らない
OSフラッシュだけを選択して実行
（これは後ほどSDカードに記憶領域を換装する）
言われるとおりに操作するとダウンロードとインストールが開始されるので待つ
一回止まったら「Manual SetUp - Jetson Nano」を選んでJetson nano用のユーザーネームとパスワードを入力
！注意！USBケーブルによってはエラーでフラッシュが出来ないのでいいやつを使うこと
電源を切りジャンプワイヤーを取り除く
モニター・キーボード・マウスをつなげて起動・WiFiにつなげる
ここからは以下のURLを参考にしてJetson nano側での作業になる
https://wiki.seeedstudio.com/Flash_System_on_SD_card
ターミナルまたはテキストエディタを起動して、上のURLのStep4までをコピペで行う
完了したら再起動する
OSをコピーするためのSDカードの準備
ターミナルを起動して以下のコマンドを入力（コピーツールのダウンロード）
git clone https://github.com/limengdu/bootFromUSBSDカードをJ101のカードスロットに挿入し、なんか適当にやってdisk toolを用いてSDカードをext4フォーマットで初期化する
ターミナルで以下のコマンドを入力（OSをSDカードにコピーする）
cd bootFromUSB
./copyRootToUSB.sh -p /dev/mmcblk1p1ターミナルで以下を入力（extlinux.confの権限を無双にする）
sudo chmod 777 /boot/extlinux/extlinux.confその後root直下のbootディレクトリ（/boot）にある「extlinux.conf」（上で書き込み可能にしたファイル）の「root=/dev/mmcblk0p1」（emmc：2カ所ある）をテキストエディタを使って「root=/dev/mmcblk1p1」（SDカード）に書き換える
再起動する
無事再起動できればSDカードから起動する
この段階でSDカードからJetPackでJetson nanoを動かせている
一応ここまででJetson nanoは使用可能になっているが、OSがJetPackなのでJetCardに換装したい
JetCardのインストール
https://faboplatform.github.io/JetracerDocs/sd/05.jetcard/
上のURLを参考にして以下のコマンドをターミナルで実行し、JetCardのインストールを試みる
#残りのJetPack componentsをインストールする
#SDK managerでインストールしたのがコア部分の場合cuda等の必須コンポーネントが含まれていないのでSDカードに対象コンポーネントをインストールする
#参考：https://docs.nvidia.com/jetson/jetpack/install-jetpack/index.html
ターミナルで以下を入力実行
sudo apt update
sudo apt install nvidia-jetpack#ここまではうまくいく
ここから先はうまくいかない
#JetCardのダウンロード
cd $HOME
git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetcard
cd jetcard#インストールスクリプトの修正
cat install.sh | sed 's/sudo -H python3 setup.py install --plugins/sudo -H python3 setup.py install/g' > install_batch.sh#権限の修正
chmod 755 install_batch.sh#インストールスクリプトの実行
./install_batch.shうまくいかない
JetCardのインストールはどうやっても途中で止まる
JetPackのまま環境構築すべきかも
JetPackで駆動している状態でリモートからの接続
リモートからのssh接続
jetson nanoのターミナルで以下を入力
hostname -IこれでIPがわかるのでリモート側で以下のコマンドを打つとログインできる
ssh user_name@XXX.XXX.XX.XXなお
user_name＝ユーザー名
XXX.XXX.XX.XX＝IPアドレス
パスワードを聞かれるので入力すればログインできる
この状態で必要な環境を構築することにする
JetPackのコンポーネントをインストールした段階ですでに入っているもの
・OpenCV
JetCardにあるけれどJetPackにないものをインストール
・TensorFlow
#NVIDIAのドキュメントに沿ってやってみるのが良さそう（GPUに対応しているから）
https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-jetson-platform/index.html
ターミナルで以下を実行
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran#pip3は入っていたのでアップグレードだけ実行
sudo pip3 install -U pip testresources setuptools==49.6.0sudo pip3 install -U --no-deps numpy==1.19.4 future==0.18.2 mock==3.0.5 keras_preprocessing==1.1.2 keras_applications==1.0.8 gast==0.4.0 protobuf pybind11 cython pkgconfig packaging
sudo env H5PY_SETUP_REQUIRES=0 pip3 install -U h5py==3.1.0#コマンド内の「v46」はJetPack 4.6用という意味 #バージョンは
sudo apt show nvidia-jetpackで調べる
v1.x系をインストールするには<2を付ける（v2系でよいなら付けない）
https://konchangakita.hatenablog.com/entry/2020/12/04/220000
https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v46 'tensorflow<2'
sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v46 'tensorflow<2'・PyTorch
（不完全に入ってるっぽいので一応以下をやる）
#NVIDIAの方法でやってみるのがいいと思われる（GPUに対応しているから）
https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-pytorch-jetson-platform/index.html
ターミナルから以下のコマンドを入力
sudo apt-get -y install autoconf bc build-essential g++-8 gcc-8 clang-8 lld-8 gettext-base gfortran-8 iputils-ping libbz2-dev libc++-dev libcgal-dev libffi-dev libfreetype6-dev libhdf5-dev libjpeg-dev liblzma-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libpng-dev libreadline-dev libssl-dev libsqlite3-dev libxml2-dev libxslt-dev locales moreutils openssl python-openssl rsync scons python3-pip libopenblas-dev;#v461以下はJetPack4.1.x系向けのもの（とおもわれるもの）を指定している #（参照）https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/jp/
export
TORCH_INSTALL=https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/jp/v461/pytorch/torch-1.11.0a0+17540c5+nv22.01-cp36-cp36m-linux_aarch64.whlpython3 -m pip install --upgrade pip; python3 -m pip install aiohttp numpy=='1.19.4' scipy=='1.5.3' export "LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/llvm-8/lib:$LD_LIBRARY_PATH"; python3 -m pip install --upgrade protobuf; python3 -m pip install --no-cache $TORCH_INSTALL#ただ、PyTorchネイティブの方が用途によっては良いかもしれない
#その場合は以下を参照（試していない）
https://pytorch.org/blog/running-pytorch-models-on-jetson-nano/
・入れない
・Jupyter Lab server
基本的にはcronを通じてスクリプトで動かしたいのでとりあえず不要
・USB deviceモード
sshでつながれば不要（ヘッドレスでインストールするのには必要だけど結局出来ていないので意味なし）
これで一応JetCard駆動と同じような感じになったはず（Jupyter Labは無いが元々使わないつもりだったのでOK）