ubuntu (13) 썸네일형 리스트형 ROS 설치 ROS는 Robot Operating System의 약자로 로봇과 관련된 여러가지 package들을 제공하고 있습니다. ROS를 공부하면 많은 연구자들이 구현해놓은 여러가지 유용한 프로그램들을 쉽게 가져다 쓸수 있습니다. 이러한 특징은 다른 open source 프로젝트와 마찬가지로 연구시간을 크게 줄여줍니다. 국내에서는 로보티즈의 표윤석님(오로카: https://cafe.naver.com/openrt)이 여러가지 활동을 통해 ROS의 사용법을 전파하고 있습니다. 아래의 책을 기반으로 차근차근 공부하시면 ROS 설치방법부터 실제 로봇에 적용할 수 있는 여러가지 방법에 대해서 학습 하실 수 있습니다. (저자: 표윤석, 조한철, 정려운, 임태훈) ROS Kinetic 간단 설치 본 포스팅에서는 Ubuntu .. [ubuntu autostart] Autostart program on JetsonTX2 Update 2019.8.20: 작성 2019.9.15: 포스팅 우리가 JetsonTX2를 사용하는 이유는 딥러닝 알고리즘 및 컴퓨팅 파워가 필요한 알고리즘을 임베디드 보드에서 사용하기 위해서이다. 따라서 우리가 사용하는 임베디드 시스템처럼 전원을 켜면 JetsonTX2에서 코딩한 프로그램들이 자동으로 실행되도록 설정해야 한다. 본 포스팅에서는 JetsonTX2 환경에서 작성한 프로그램이 JetsonTX2에 전원을 주었을 때 자동으로 실행되도록 설정하는 방법에 대해 설명한다. 본 포스팅은 Reference [1]의 과정을 따라 하면서 정리하였다. 1. Ubuntu에서 'startup Applications'를 검색한다. 2. 'Startup Applications'를 클릭하면 아래와 같이 "Startup.. 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... 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 2 다음
