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安装

硬件环境

• Minimum

4 GB system RAM
4 GB of GPU RAM
Single core CPU
1 GPU
50 GB of HDD space

*Recommended

32 GB system RAM
32 GB of GPU RAM
8 core CPU
4 GPUs
100 GB of SSD space

软件环境

• Ubuntu 18.04 LTS
• NVIDIA GPU Cloud account and API key - https://ngc.nvidia.com/
• docker-ce
• nvidia-docker2
• NVIDIA GPU driver v410.xx or above

注意：推荐使用DeepStream 5.0

安装

# 登录账户
$ docker login nvcr.io
Username: $oauthtoken               -- 就输这个就好了
Password: API_KEY                          -- 替换成NGC的api-key
#下载容器
docker pull nvcr.io/nvidia/tlt-streamanalytics:<version>

最新版本容器参考：Transfer Learning Toolkit for Video Streaming

Jupyter Notebook

在容器内部，TLT提供了jupyter notebook文件，用于详细说明整体训练过程

# 启动容器，开放8888端口
$ docker run --runtime=nvidia -it -v /home/<username>/tlt-experiments:/workspace/tlt-experiments -p 8888:8888 nvcr.io/nvidia/tlt-streamanalytics:<version>
# 进入/workspace/examples文件夹，启动jupyter notebook
$ jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --allow-root

Note：修改<username>和<version>