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딥러닝 쪽은 너무나 많은 흥미와 재미를 재공합니다. 전 뭐 사실... 좋은 장비(GPU 몇 개 이상~^^)도 없고 해서 그저 Toy Project 수준으로 놀고 있는데요^^. 알고보니 저에게도 GPU라는 아이가 하나 있었습니다.^^

응? 여긴 제 자리 왼쪽 파티션 위 선반인데요. 누가보면 하드웨어 엔지니어라고 생각할 수 있지만, 저게 다~ 제 장난감입니다.^^

그리고 제가, 자료 조사 용으로 사용하는 맥 미니가 있네요..^^.

그리고 저의 주 작업 PC인 맥북이 또 저렇게^^ 최근 티스토리에서 기념으로 받은 스티커들과 언제나 공부해야지 하면서 못하고 있는 터틀봇 스티커도 함께^^

또 저의 이동형 윈도우 노트북, 요즘은 블록 코딩 관련 책을 집필하기 위해 깨끗하게 다시 세팅해서 사용하고 있는 Dell XPS입니다.

그리고.. 또 제가 가지고 노는 장난감들^^ 갑자기 왠 자리 자랑을^^ 뭐 그러고 싶었습니다. 그냥^^

그리고... 그리고.. 저 아이.. 네. 저에게도 GPU가 있는 노트북이 있었습니다. 인공지능의 발전과 회사의 발전을 위해 필요한 장비라고 우겨서 구매한 그 아이~^^

델의 게이밍 노트북 Alienware 입니다. 무려 GPU가 1080이 탑재되어 있으시고, SSD 256, 그냥 하드 1테라를 가지고 계신, 7세대 i7 CPU.. 코어 8을 자랑하시는 노트북이죠. 아침부터 이아이를 리눅스로 재설치를 해버렸습니다. 왜냐구요? 제가 평상시에 많이 구경하러 가는 광주의 신 선생님께서 자신의 페이스북에 YOLO라는 것을 소개해 주셨거든요. 사실 처음 본 건 아닌데 그걸 부르는 명칭이나 개념, 알고리즘에 관심을 가지진 않았습니다. 그런데 이때는 관심이 가더라구요. 그냥 설치만 해보면 성능을 확인할 수 있을 것 같아서 말이죠^^

그런데... 델 홈페이지에서 전 두가지 난관을 만났습니다. 일단 우분투를 깔고나니, GTX1080의 리눅스 드라이버가 없고, 무선 WIFI 드라이버가 없는거죠. 다시 윈도우로 복귀를 하려는데, 또 저에게 이런 위기에서 자주 구해주시는 뉴질랜드의 안연구원님께서... 저에게 리눅스용 그래픽 드라이버를 설치하는 법을 전수해 주십니다.^^. 이래서 시작되었죠. 하루를 그냥 날린 저의 YOLO 설치기~~^^

아무튼 저 게이밍 노트북은 참 멋지면서 참 크고, 무겁습니다ㅠㅠ.

벌써 우분투 설정을 저렇게 맥 스타일로 해버렸습니다.^^

근데.. 이 키는 뭐하는 아이들일까요?^^ 우분투에서 따로 쓸 방법은 없을까요?... 흠..

먼저.. 첫 번째 절차는 NVIDIA의 그래픽 카드 드라이버와 CUDA를 설치해야하는데, CUDA Toolkit 다운로드 페이지에서 둘 다 한 번에 해결이 됩니다. (안연구원님 감솨^^) 

그리고, 리눅스에서 OpenCV 3.4 설치에 도움을 받은 곳은 멈춤보단 천천히라도라는 블로그입니다. 여기서 필요한 패키지들을 설치했습니다. 특히 해당 패키지를 설치하는 이유와 설치가 잘 되었는지 확인하는 절차들이 기술되어 있어서 아주 도움이 되었습니다. 그 외에도 이 분 블로그에서 다양한 지식을 얻을 수 있어서 또 즐거웠습니다.^^

그리고, cuDNN에 대한 설치는 igotit 블로그를 참조했습니다. 설명은 이전 버전인데 쉽게 지금 버전으로 설정 가능했습니다.

그리고, darknet의 다운로드 및 make와 간단한 샘플 명령에 대한 도전은 pgmr이상현님의 블로그를 또한 참조했습니다.  

이렇게 많은 분들의 도움으로 설치를 잘 못하는 저도 드디어 우분투에서 CUDA, OpenCV, Darknet등을 설치하고 드디어 테스트를 해볼 수 있게 되었죠...

저렇게 받고 나니. 꼭 내가 한 일이라곤 따라서 설치한 것 뿐인데... 그래도 뿌듯하네요^^ 뭐 처음엔 다들 이렇게 시작하는 거죠^^

제공되는 강아지 사진 한 번 테스트 했습니다. 명령은

./darknet detect cfg/yolov2.cfg yolo.weights data/dog.jpg 

심플하네요.

와우~ 너무 멋진것 아닌가요^^

ㅎㅎ 강아지, 트럭, 자전거.. 좋네요^^ 그래서 내친김에 동영상도 도전했습니다. 웹캠도 했는데.. 그건 제 얼굴이 나와서 우리 딸로~~ 대신 등판...

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov2.cfg yolo.weights 20180517_173350.mp4 

이렇게 명령하고...

ㅎㅎ. 웹캠으로 했을때는 버벅거리지 않았는데, 동영상은 약간 버벅거립니다. 그래도 멋집니다.^^.

이 번 글은 정말 그냥 설치만 했습니다. 그러나 그 설치도 만만치는 않아서, 특히 편안한 윈도우 환경이 아니라 우분투 환경인데다, 평상시 소프트웨어 엔지니어님(^^)들께서 다 세팅해 놓은 환경에서 기생하는 습관을 버리고 직접 해봤더니 힘드네요^^. 그래도 즐거운 설치였습니다. 그리고 본 문에도 있지만, 도와주신 분들, 블로거분들.. 자신의 지식, 재능을 공유하시는 모든 분들께 복이 있기를 또 기원합니다.^^


댓글을 달아 주세요

  1. BlogIcon 공수래공수거 2018.05.23 08:42 신고

    제 책상과는 확실히 차원이 다르다는걸 확 느낍니다 ㅋ

  2. 깡통로봇 2018.05.23 10:13 신고

    스토리가 있어서 너무 즐겁게 읽었습니다. 감사합니다.

  3. BlogIcon 스티마 2018.05.23 10:57 신고

    GPU성능이 점점 많이 필요해 지시겠어요.
    MS Azure에서 클라우드 GPU를 빌려주기는 하는데, 가격이 비싸더라구요.

  4. BlogIcon 귀요미디지 2018.05.23 11:47 신고

    쉽지 않은 환경안에서 힘드셨지만 스스로 뭔가 해내신거 같네요 ~
    축하드려요 ㅎ
    주변에 좋은분들 가득하시니 더 행복하시겠어요
    즐거운 하루 되세요 ^^

  5. BlogIcon 휴식같은 친구 2018.05.23 14:08 신고

    딥러닝이 정말 대단하네요
    필요한 장비들도 많이필요한것 같구요.
    잘 보고 갑니다.

  6. 2018.05.23 15:18

    비밀댓글입니다

  7. BlogIcon Deborah 2018.05.23 22:07 신고

    어찌보니 참 막막하게 보이기도 하는데요. 반려자분은 바로 인식하고 계시네요 ㅎㅎㅎ 역시 언어라는것이 무시 못합니다. 아는것고 모르는것의 차이점이겠지요.

  8. BlogIcon 잉여토기 2018.05.23 22:53 신고

    PC 장비들이 과연 많군요.
    핑크윙크님 과연 전문가 포스 뿜뿜 책상 위네요~

  9. BlogIcon 핑구야 날자 2018.05.24 06:59 신고

    영상인식이 쉽지 않을 텐데 정말 대단하시네요

  10. BlogIcon *저녁노을* 2018.05.25 05:46 신고

    어려운 일...주위의 도움으로 해결해 나가는 것도 즐거움이지요.ㅎㅎ

    잘 보고갑니다.

  11. BlogIcon 핑구야 날자 2018.05.25 06:57 신고

    덕분에 재밌게 보고 갑니다 어려운 작업일 텐데 정말 대단하세요

  12. BlogIcon 북두협객 2018.05.25 06:58 신고

    노트북이 그 유명한 델의 게이밍 노트북!!
    그래픽 카드가 데스크탑 왠만한 피씨 보다 좋네요!!

  13. disk 2018.06.28 12:02 신고

    안녕하세요! 저도 저걸 한번 해봤는데요
    dog: 81%
    truck:74%
    bicycle:83%
    이렇게 나오긴하는데 저런 그림이 안나와요ㅠㅠ어떻게 해야 할까요 뭐가 문제가 잇는건가요

  14. any 2018.08.05 21:14 신고

    덕분에 쉽게 이해할 수 있었습니다. 감사합니다.
    혹시 CUDA 및 CUDNN 버전을 알 수 있을까요? GPU 사용 시 libcudnn 라이브러리를 못잡네요..ㅠㅠ
    (CUDA 9.2 / CUDNN 7 사용중입니다.)