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.^^
'Theory > DeepLearning' 카테고리의 다른 글
Tensorflow로 직접 구현하면서 이해하는 Logistic Regression (2) | 2022.04.27 |
---|---|
Cost Function 비용함수와 Gradient Descent 경사하강법의 이해 (feat. tensorflow GradientTape) (4) | 2022.03.08 |
Tensorflow의 GradientTape을 이용한 미분 (2) | 2022.02.18 |
[Keras] 붓꽃 Iris 데이터 분류해보기 Iris classification using Keras (30) | 2018.05.18 |
Python에서 OpenCV를 통해 내가 손으로 쓴 숫자 영역 확인하기 (42) | 2018.05.08 |
Python에서 OpenCV를 이용해서 초간편하게 사람 얼굴, 몸을 인식하기 (42) | 2018.04.27 |
[Keras] 이미 학습된 모델을 읽어와서 나의 필기체 숫자 인식하기 (36) | 2018.04.18 |