(TF 1.1 & Slim) 1. 윈도우에 Tensorflow GPU 버전 설치

*Tensorflow 1.9 버전 튜토리얼
1. 윈도우에 Tensorflow GPU 버전 설치하기
2 딥러닝 slim 라이브러리 설치, 학습, 평가하기
3. 내 이미지로 학습 하기 ( caltech 이미지 사용 )
4. 학습된 모델 사용하기

* Tensorflow 1.1 업그레이드 이후 Slim을 사용하기 위한 튜토리얼 리비전 입니다.

1. 윈도우에 Tensorflow GPU 버전 설치 하기
2.1 딥러닝 slim 라이브러리 설치 및 이미지 셋 다운로드
2.2 딥러닝 모델 학습하기
2.3 딥러닝 모델 평가하기
3. 내 이미지로 학습 하기 ( caltech 이미지 사용 )
4. 학습된 모델 사용하기
5. Python Tkinter GUI 응용 프로그램 만들기

 윈도우에서 Tensorflow를 사용하기 위해서는 Python 3 을 사용하기위한 Anaconda3을 다운받아 설치 한 후 Tensorflow를 설치하면 됩니다.

* 필자 설치 환경
- 인텔 i7-6700HQ @ 2.6.GHz, RAM 8GB
- Windows 10 home 64bit
- NVIDIA GEFORCE GTX 965M

1) Anaconda3 설치

 Anaconda는 Python에서 Data Science 관련 페키지를 다 모아 배포하는 플랫폼입니다. 이 플랫폼에는 720개 이상의 페키지를 리눅스에서 사용하는 것처럼 다운받아 설치 할 수 있고, Python 뿐만 아니라 R과 Scala에도 사용할 수 있습니다. Tensoflow 도 여느 페키지 설치 하듯 Anaconda에서 쉽게 설치 할 수 있습니다..

자 Anaconda를 설치해 봅시다. 우선 아나콘다 홈페이지로 가보죠.

https://www.continuum.io/downloads

* (2/19 업데이트) 현재 아나콘다 4.3.0에 Python 3.6 버전으로 업데이트되었습니다. Tensorflow는 아직 Python 3.6. 버전을 지원하지 않기 때문에 이전 아나콘다 버전을 다운 받아야 합니다.

다운링크 : https://repo.continuum.io/archive/.winzip/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.zip

Python 3.5 version 64비트용을 다운 받겠습니다. 인스톨러가 다운완료 되고 설치를 하는 과정에서 현재 사용자 혹은 전체 사용자 설치 옵션을 묻는데 뭐 아무거나 선택 하셔도 됩니다만 저는 전체 사용자가 사용하는 옵션으로 설치 했습니다. 제 컴퓨터 저만 사용하니까요.

설치가 완료 되었습니다. Jupyter Notebook 이 기본적으로 깔려 있네요. 근데... 근데... 아나콘다 실행 파일이 안보입니다. 어떤걸 실행해야 아나콘다가 실행되는가요??? 네 놀라지 마시고... cmd.exe 를 실행하면 그게 바로 아나콘다 입니다. 신기하죠? 사용법은 나중에 Tensorflow 설치할 때 한번 보시죠.

2) CUDA, cuDNN 설치

GPU를 사용하기 위해서는 아시다시피 NVIDIA 제품 중 CUDA를 지원하는 그래픽 카드가 컴퓨터에 설치되어 있어야 합니다. 딥러닝 열풍으로 요즘 NVIDIA가 아주 잘 나가죠. 컨퍼런스에 한번 가봤는데 규모도 크고 도시락도 맛있는거 주고, 사은품도 막 주고... 재미있었습니다. 암튼 그래픽카드만 설치되어 있다고 CUDA를 사용할 수 있는 것은 아니고요, NVIDIA 홈페이지에 가서 CUDA 라이브러리와 CUDNN 라이브러리를 설치해야 합니다.

CUDA 다운로드 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

다운 된 파일을 실행하면 자동으로 설치 됩니다. 진짜 설치 되었는지 안되었는지는 설치된 폴더 중 Visual Studio 솔루션 소스 코드가 같이 설치되는데 그것을 실행 시켜서 컴파일 시키고 실행 시켜보면 알 수 있습니다. 이건 비쥬얼 스튜디오가 안깔려 있는 분이 많으실테니 다음 기회에 CUDA 프로그래밍에 대해 알아 보도록 하고요... 대부분 잘 설치 되어 있을 겁니다.

다음은 CUDNN 다운로드 https://developer.nvidia.com/cudnn

cuDNN 이란 CUDA Deep Neural Network library 의 약자입니다. 즉 CUDA 사용 중 특히 딥러닝 을 돌릴 때 특화된 라이브러리 입니다. 현재 나온 cuDNN 5는 cuDNN 4에 비해 2배 정도 많게는 3배정도 학습 속도가 더 향상 되었다고 하네요. 암튼 학습 속도를 더 빨리 하고 싶다면 cuDNN은 꼭 설치해야 합니다.

다운 받은 것을 보면 실행 파일이 아니라 그냥 압축 파일입니다. 압축을 풀어 보면 진짜 라이브러리 파일만 덩그러니 들어 있습니다. 당황하지 마시고... CUDA가 설치되어 있는 폴더에 복사하면 됩니다.

저 같은 경우 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 폴더의 bin, include, lib에 cuDNN 해당 파일을 복사해 넣으면 됩니다.

3) Tensorflow 설치

자 드디어 Tensorflow를 설치합니다. 사실 설치 과정을 보면.. 허무할 정도로 아주 쉽습니다. 정말 쉽습니다.

먼저 윈도우키+R 을 누르고 cmd 치고 엔터를 칩니다. 프롬프트 창이 실행 될겁니다.

당황하지 마시고... 이게 아나콘다 입니다. 커멘드 창도 맞지만 아나콘다가 확실합니다.

커멘트 창에 아래와 같이 입력하면 됩니다. (1.1.0 버전이 설치 됩니다)

pip install tensorflow-gpu

네 끝입니다. 다 설치 되었습니다. 참 쉽죠?

이후 Tensorflow가 업데이트 될 경우 업데이트 하고 싶을 때는 아래와 같이 입력하면 됩니다.

pip install --upgrade tensorflow-gpu

설치가 잘 되었는지 확인해 보겠습니다.

커멘트 창에 python을 입력하고 엔터를 칩니다. python으로 진입합니다.

그리고 아래와 같이 입력해보시죠.

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, Tensorflow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, Tensorflow!

Hello, Tensorflow! 가 잘 출력 되었다면 설치 완료 된 것입니다.

다음 시간에는 slim 모델에 대해 알아보고 직접 사용해 보겠습니다.

*질문은 댓글로 주세요.