tensorflow-gpu (5) 썸네일형 리스트형 openCV, tqdm, scipy Installation on Jetson TX2 Update 2019.8.20: 작성 2019.9.8: 포스팅 Jetson TX2에 ubuntu와 JacPack을 설치하면 임베디드 보드에서 딥러닝을 구현할 준비가 된 것이다. 이제 본인이 활용하는 딥러닝 프레임워크를 선택하여 설치하고 딥러닝 알고리즘을 구현하면 된다. 본인은 tensor flow를 이용해서 딥러닝 알고리즘을 구현하기 때문에 tensor flow를 설치하였다. 설치 방법은 이전 포스팅을 확인 바란다. 딥러닝 알고리즘 중에서 CNN(Convolutional Neural Network)와 같이 이미지를 데이터로 사용하는 딥러닝을 구현하기 위해서는 opencv의 설치가 필수적이다. 본 포스팅에서는 Jetson TX2에 opencv를 설치하는 과정을 포스팅하고자 한다. 이와 함께 tqdm과 sc.. Tensorflow Installation on Jetson TX2 Update 2019.8.20: 작성 2019.8.29: 링크 및 오류 수정 2019.9.1: 포스팅 Jetson TX2에 ubuntu와 JetPack을 깔았다면 이제 임베디드 시스템에서 딥러닝을 할 준비가 어느정도 된 것이다. 이제부터는 본인이 어떤 프레임워크로 딥러닝을 구동할지 결정하여 프레임워크를 설치하면 된다. 본인은 Tensorflow를 기반으로 딥러닝 알고리즘을 구현하고 있기 때문에 본 포스팅에서는 JetsonTX2에 Tensorflow를 설치하는 방법에 대해 포스팅 하려고 한다. 참고로 JetsonTX2에 ubuntu와 JetPack을 설치하는 방법은 유투브 아래의 링크를 참조하길 바란다. 본인은 ubuntu16.04에 Jetpack 3.3을 설치하였다. https://www.youtube... tensorflow-gpu==1.8.0 을 설치하여도 GPU가 아닌 CPU로 계산할 때, GPU로 계산하도록 하는 방법 tensorflow를 설치하면 cpu 연산을, tensorflow-gpu를 설치하면 gpu연산을 할 수 있다. 따라서 다음 명령어를 이용해서 tensorflow-gpu를 설치한다. pip install --upgrade tensorflow-gpu 위의 명령어를 치면 GPU 연산이 가능해지나 tensorflow-gpu의 최신버전(현재는 tensorflow-gpu==1.13.0) 이 설치된다. 따라서 코드가 실행되도록 하기 위해 tensorflow-gpu를 downgrade 시킨다. pip install tensorflow-gpu==1.8.0 만약 tensorflow-gpu를 설치해도 gpu연산이 되지 않으면 NVIDIA 드라이버가 지워진 것일 수도 있다. 컴퓨터를 재부팅해보고 다음 명령어를 terminal.. ImportError: cannot import name 'abs' #20778 tensorflow-gpu의 버전이 맞지 않아 발생하는 에러이다. 설치된 CUDA 버전 (본인은 cuda 9.0)에 맞춰 tensorflow-gpu를 다시 설치한다. pip install tensorflow-gpu==1.8.0 [ubuntu16.04, cuda9.0, cudnn7.1.4] Error : Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. #24828 pip install --upgrade tensorflow-gpu 명령어를 입력하면 최신 버전의 Tensorflow-gpu가 설치된다(2019년 6월 1일). 현재 Ubuntu16.04에 CUDA 9.0, cuDNN 7.1.4 가 설치되어 있는데, 위의 에러는 Tensorflow-gpu 1.13.1 이 설치되었을 때 발생했었다. 해결 방법은 Tensorflow-gpu를 1.8.0 으로 downgrade하는 것이다. pip install tensorflow-gpu==1.8.0 [ubuntu16.04, cuda9.0, cudnn7.1.4] 이전 1 다음