Deep Learning 작업환경조성 & 사용법 ISL 안재원
Ubuntu 설치 작업환경조성 접속방법 사용예시 2
- ISO file Download www.ubuntu.com Ubuntu 설치 3
- Make Booting USB Ubuntu 설치 http://www.pendrivelinux.com/universal-usb-installer-easy-as-1-2-3/ Linux version ISO file Select Device with Format 4
- Install USB Booting Ubuntu 설치 - 파티션설정. 보조기억장치 ubuntu Swap 5
- Swap partition Swap 파티션 Ubuntu 설치 - 파티션설정. 보조기억장치 ubuntu Swap 주기억장치 1. 메모리가가득차프로그램을실행할수없을때. 2. 최대절전모드. 보조기억장치소모 6
- Install list Ubuntu 1. SSH server 2. 그래픽카드드라이버 3. CUDA(+cuDNN) 4. Anaconda(+ipython) 5. OpenCV 6. Caffe(+Digits) 7. TenserFlow 설치 작업환경조성 원격접속가능최신버전업데이트 Deep learning 프로그램 Window 1. putty 2. Xming 원격접속프로그램 GUI 환경을보기위한프로그램 7
- 그래픽카드드라이버설치 작업환경조성 기존드라이버삭제 Nouveau 를 Blacklist 에추가. X 종료 드라이버설치 관리자권한으로동작 패키지관리명령 $sudo apt-get remove nvidia* && sudo apt-get autoremove nvidia 의모든패키지삭제 필요없는패키지삭제 8
- 그래픽카드드라이버설치 작업환경조성 기존드라이버삭제 Nouveau 를 Blacklist 에추가. X 종료 드라이버설치 $ sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf text 편집기 하드웨어드라이브로드정보 nouveau 를사용안함으로설정 기본그래픽카드드라이버 blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off $ echo options nouveau modeset=0 sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf $ update-initramfs u $ sudo reboot nouveau의설정내용시작프로세스정보설정재부팅 9
- 그래픽카드드라이버설치 작업환경조성 기존드라이버삭제 Nouveau 를 Blacklist 에추가. X 종료 드라이버설치 $ service lightdm stop OS 버전마다다름 $ sudo sh NVIDIA-Linux*.run $ sudo reboot 10
- CUDA(+cuDNN) 설치 작업환경조성 CUDA설치 cudnn 다운로드 cudnn 파일이동.bashrc 설정 Nvidia 홈페이지에서다운로드 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit - cudnn.h - libcudnn* /usr/local/cuda/include /usr/local/cuda/lib64 - CUDA version 7.5 - cudnn version 4 그래픽카드드라이버설치과정스킵최신버전은 version 5 CUDA Deep Neural Network Library 11
- CUDA(+cuDNN) 설치 작업환경조성 CUDA설치 cudnn 다운로드 cudnn 파일이동.bashrc 설정 - bash(bourne-again shell) 의참고할내용이담긴파일 ( 환경변수, 사용자지정명령어 ) - bash 는유닉스에서사용하는커맨드 shell - shell 은운영체제의기능과서비스를구현하는인터페이스제공 (CLI, GUI) $ cd && sudo nano.bashrc $ source.bashrc 변경된환경변수적용 export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 12
- Caffe 설치 작업환경조성 Source 다운로드 make 설정 make $ git clone https://github.com/bvlc/caffe.git git 서버에있는자료를받아사용 파일복사 $ cp Makefile.config.example Makefile.config $ nano Makefile.config USE_CUDNN := 1 OPENCV_VERSION := 3.1 ANACONDA_HOME := /home/isl/anaconda2 PYTHON_INCLUDE := PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib WITH_PYTHON_LAYER := 1 USE_PKG_CONFIG := 1 vi, vim, gedit 등등 13
- Caffe 설치 작업환경조성 Source 다운로드 make 설정 make $ make clean $ sudo make all $ sudo make test $ cd && sudo nano.bashrc $ source.bashrc export LD_LIBRARY_PATH = $LD_LIBRARY_PATH:/home/isl/anaconda2/lib export PYTHONPATH=/home/isl/caffe/python:$PYTHONPATH $ make runtest 14
- Caffe 설치 작업환경조성 Source 다운로드 make 설정 make $ cd /caffe && make pycaffe $ make distribute $ cd /caffe/python $ python >> import caffe 15
- TenserFlow 설치 https://www.tensorflow.org 작업환경조성 Anaconda 환경에서사용하기때문에 16
- putty 접속방법 168.188.117.123 설정저장할이름 설정관리 17
- putty 접속방법 활성화설정 : Xming 를 Window 백그라운드에실행 $ xclock 18
- Digits 사용예시 Digits 서버실행 Data 업로드 Data 학습결과확인 $ sudo stop nvidia-digits-server $ sudo start nvidia-digits-server - Internet Browser 를통해접속 (168.188.117.123) 19
- Digits 사용예시 Image 정보 Image 위치 20
- Digits 사용예시 Dataset 선택 학습결과다운로드 이미지입력 사용할그래픽카드설정 Network 설정 21
Q & A