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2019-04-10
Deep Learning 작업환경조성& 사용법
ISL
안재원
Ubuntu 설치
작업환경 조성
접속 방법
사용 예시
2019-04-10
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Ubuntu 설치2019-04-10
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- ISO file Download
※ www.ubuntu.com
Ubuntu 설치2019-04-10
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- Make Booting USB
※ http://www.pendrivelinux.com/universal-usb-installer-easy-as-1-2-3/
Linux version
ISO file
Select Devicewith Format
Ubuntu 설치2019-04-10
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- Install
※ USB Booting
ubuntu Swap
보조 기억장치
- 파티션 설정.
Ubuntu 설치2019-04-10
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- Swap partition
※ Swap 파티션
ubuntu Swap
보조 기억장치
- 파티션 설정.
주 기억장치
1. 메모리가 가득 차 프로그램을 실행할 수 없을 때.
2. 최대 절전 모드.
보조 기억장치 소모
작업환경 조성2019-04-10
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- Install list
1. SSH server2. 그래픽 카드 드라이버3. CUDA(+cuDNN)4. Anaconda(+ipython)5. OpenCV6. Caffe(+Digits)7. TenserFlow설치
※ Window
※ Ubuntu
1. putty2. Xming
원격 접속 가능
최신버전 업데이트
Deep learning 프로그램
원격 접속 프로그램
GUI환경을 보기위한 프로그램
작업환경 조성2019-04-10
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- 그래픽 카드 드라이버 설치
기존 드라이버 삭제Nouveau를Blacklist에 추가.
X 종료 드라이버 설치
$sudo apt-get remove nvidia* && sudo apt-get autoremove
관리자 권한으로 동작
필요 없는 패키지 삭제nvidia의 모든 패키지 삭제
패키지 관리 명령
작업환경 조성2019-04-10
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- 그래픽 카드 드라이버 설치
기존 드라이버 삭제Nouveau를Blacklist에 추가.
X 종료 드라이버 설치
$ sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
text 편집기
blacklist nouveaublacklist lbm-nouveauoptions nouveau modeset=0alias nouveau offalias lbm-nouveau off
$ echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf$ update-initramfs –u$ sudo reboot
하드웨어 드라이브 로드 정보
기본 그래픽 카드 드라이버
재부팅
시작 프로세스 정보 설정
nouveau를 사용안함으로 설정
nouveau의 설정 내용
작업환경 조성2019-04-10
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- 그래픽 카드 드라이버 설치
기존 드라이버 삭제Nouveau를Blacklist에 추가.
X 종료 드라이버 설치
$ service lightdm stop
$ sudo sh NVIDIA-Linux*.run
$ sudo reboot
OS 버전마다 다름
작업환경 조성2019-04-10
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- CUDA(+cuDNN) 설치
Nvidia 홈페이지 에서 다운로드
※ https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
- CUDA version 7.5- cuDNN version 4
CUDA Deep Neural Network Library
그래픽 카드 드라이버 설치과정 스킵
최신 버전은 version 5
CUDA설치 cuDNN 파일 이동 .bashrc 설정cuDNN 다운로드
- cudnn.h- libcudnn*
/usr/local/cuda/include/usr/local/cuda/lib64
작업환경 조성2019-04-10
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- CUDA(+cuDNN) 설치
CUDA설치 cuDNN 파일 이동 .bashrc 설정cuDNN 다운로드
$ cd && sudo nano .bashrc$ source .bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
변경된 환경변수 적용
- bash(Bourne-again shell)의 참고할 내용이 담긴 파일(환경변수, 사용자 지정 명령어)- bash는 유닉스에서 사용하는 커맨드 shell- shell은 운영체제의 기능과 서비스를 구현하는 인터페이스 제공(CLI, GUI)
작업환경 조성2019-04-10
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- Caffe 설치
Source 다운로드 make 설정 make
$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
$ cp Makefile.config.example Makefile.config$ nano Makefile.config
git 서버에 있는 자료를 받아 사용
파일 복사
vi, vim, gedit 등등
USE_CUDNN := 1OPENCV_VERSION := 3.1ANACONDA_HOME := /home/isl/anaconda2PYTHON_INCLUDE := ……PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/libWITH_PYTHON_LAYER := 1USE_PKG_CONFIG := 1
작업환경 조성2019-04-10
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- Caffe 설치
Source 다운로드 make 설정 make
$ make runtest
$ make clean$ sudo make all$ sudo make test
$ cd && sudo nano .bashrc$ source .bashrc
export LD_LIBRARY_PATH = $LD_LIBRARY_PATH:/home/isl/anaconda2/libexport PYTHONPATH=/home/isl/caffe/python:$PYTHONPATH
작업환경 조성2019-04-10
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- Caffe 설치
Source 다운로드 make 설정 make
$ cd /caffe && make pycaffe$ make distribute$ cd /caffe/python
$ python………>> import caffe
작업환경 조성2019-04-10
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- TenserFlow 설치
※ https://www.tensorflow.org
Anaconda 환경에서 사용하기 때문에
접속 방법2019-04-10
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- putty
168.188.117.123
설정 저장할 이름
설정 관리
접속 방법2019-04-10
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- putty
활성화 설정
: Xming를 Window 백그라운드에 실행
$ xclock
사용 예시2019-04-10
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- Digits
Digits 서버 실행 Data 학습 결과 확인Data 업로드
$ sudo stop nvidia-digits-server$ sudo start nvidia-digits-server
- Internet Browser를 통해 접속
(168.188.117.123)
사용 예시2019-04-10
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- Digits
Image 정보
Image 위치
사용 예시2019-04-10
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- Digits
Dataset 선택
Network 설정
사용할 그래픽 카드 설정이미지 입력
학습결과 다운로드
Q & A
2019-04-10
