[Jetson] 5. Tensorflow 설치

 Tenserflow는 가장 널리 알려진 딥러닝 툴중 하나이다. 

 회사에서 이걸 쓸 일이 있을 진 모르겠지만 일단 깔아두고 보겠다.

 

 우선 Package를 다운로드 하겠다. 이는 jetpack SDK 4.4.1을 기준으로 작성된 내용이니 버전을 잘 확인하도록 하자.

 

sudo apt-get update
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran 
sudo pip3 install -U numpy==1.16.1 future==0.18.2 mock==3.0.5 h5py==2.10.0 keras_preprocessing==1.1.1 keras_applications==1.0.8 gast==0.2.2 futures protobuf pybind11

 

 명령어가 매우 길고 더럽기 때문에 직접 복사해서 붙여넣기 하는걸 추천한다. 참고로 복사 붙여넣기의 명령어는 "Ctrl+C", "Ctrl+V"가 아닌 "Ctrl+Shift+C", "Ctrl+Shift+V"이다.

 

코드에 대한 간단한 설명은 업데이트 / 패키지 인스톨 / dependency 추가 이다.

 

다음으로 tensorflow의 설치를 진행하려면 다음을 입력하면 된다.

 

sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v44 tensorflow

 

 기억하기론 GPU를 사용하기 위해선 코드 뒷부분에 tensorflow-gpu를 입력했어야 하는것으로 기억했는데 찾아보니 최신 버전의 경우 그냥 tensorflow로 입력해도 되는 것 같다. 무엇보다 tensorflow-gpu로 입력하면 에러가 발생한다.

 

 코드 내 "v44"는 jetpack의 버전이다. 필자는 4.4.1버전으로 설치했기에 44인데 혹시 다른 버전을 사용한다면 이 부분을 수정해야 할것이다.

 

 필자는 python3에 연동되도록 설치했지만 만약 python2 기반으로 사용하려고 한다면 pip3가 아닌 pip을 사용하면 된다.

 

 CUDA등을 설치하지 않아서 그런지 매우 짧게 끝난다. 이전에 설치할땐 몇번씩 실패해서 하루종일 설치만 했었는데

 

 마지막으로 설치결과를 확인하겠다. 

 

Python3
import tensorflow as tf

 

Python3 를 켜고 tensorflow를 import 해보고 오류가 생기지 않는다면 설치가 성공한 것이다.

 

 

세세한 내용은 docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-jetson-platform/index.html을 참고하도록 한다.