ホストPC側の環境構築

• WSLのUbuntu22.04をインストール

• Nvidiaドライバのバージョン確認

  nvidia-smi
  

  • 452.39より古い場合は新しくする (CUDA 11.8を使用するため)
    • 参考：https://www.nvidia.com/ja-jp/drivers/

• バージョンについて (参考)

  • tensorflowのバージョンによってインストールするべきCUDAのバージョンが異なる
    • 対応表
  • CUDAのバージョンによってNvidiaドライバの最低バージョンが異なる
    • 対応表

• CUDA Toolkit 11.8をダウンロード (tensorflowの2.14を使用するため)

  • 下記サイトで条件に合うように選択を行う
    • https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0
  • Installer Type選択後に画面下部に表示されるコマンドを実行

• cuDNN 8.7のUbuntu22.04用をダウンロード

  • 下記ファイルをダウンロード (Nvidiaに登録が必要)
    • https://developer.nvidia.com/downloads/c118-cudnn-local-repo-ubuntu2204-8708410-1amd64deb
  • インストール

    sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.7.0.84_1.0-1_amd64.deb
    sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install libcudnn8=8.7.0.84-1+cuda11.8
    sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.7.0.84-1+cuda11.8
    sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.7.0.84-1+cuda11.8
    

• Pyhon環境の構築

  sudo apt install python3.10-venv
  python3 -m venv --system-site-packages  ~/venv/
  source ~/venv/bin/activate
  pip install --upgrade pip
  pip install tensorflow==2.14
  pip install pillow
  pip install matplotlib
  

• ワークスペースの作成

  mkdir ~/AI_Driver
  cd ~/AI_Driver
  wget https://raw.githubusercontent.com/mituhiromatuura/AI_Driver/main/train.py
  wget https://raw.githubusercontent.com/mituhiromatuura/AI_Driver/main/maketensor.py
  sudo apt install zip unzip
  

• train.pyを複製

  cd ~/AI_Driver
  cp train.py train_80x60.py
  

• train_80x60.pyの21行目付近を編集

  # 編集前
  img_w = 160
  img_h = 80
  
  # 編集後
  img_w = 60
  img_h = 80
  

• ファイルコピー

  • 下記ファイルを~/AI_Driverにコピー
    • raspike-ros/ros2-AIdriver/exe_trainning.sh

• .bashrcに追加(推奨)

  source ~/venv/bin/activate
  cd ~/AI_Driver