우분투(Ubuntu)에서 이미지 프로세싱을 위한 개발환경 구축하기

15 Nov 2018 in Computer on Os

이미지 프로세싱을 위한 개발환경 구축하기

Ubuntu 16.04 LTS를 기준으로 작성되었습니다.
아나콘다가 설치되어 있으면 CUDA 설치할 필요없이 바로 Nvidia 드라이버 설치 후 conda install tensorflow-gpu 진행하시면 됩니다.

CUDA설치

cuda toolkit 9.0을 기준으로 작성했습니다.

- Driver 설치

설치 가능한 Nvidia 드라이버 확인
```
$ sudo ubuntu-drivers devices
```
설치하기
```
$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
재부팅 후 설치 확인
```
$ nvidia-smi
```
다음과 같은 화면을 볼 수 있다!

- Cuda 설치

Tensorflow 공식 홈페이지 에 가면 다음과 같이 버전을 안내하고 있습니다. (아래는 리눅스 기준입니다)
Nvidia 다운로드 링크 에 접속해 CUDA Toolkit 9.0 을 선택합니다.

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb

$ sudo apt-key adv --fetch=keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install cuda-9-0

파이썬 패키지 설치

기본적인 파이썬 설치는 링크 를 참고해 주시면 되겠습니다.
이미지 프로세싱에 필요한 기본적인 패키지들은 다음과 같습니다.
```
$ sudo pip3 install numpy scipy scikit-learn pillow h5py
```
- numpy : 데이터 분석에서도 많이 사용되는 패키지이다. N차원 배열과 행렬 연산에 적합하다. 이미지는 3차원 배열 객체로 저장될 수 있다.
- scipy : 과학 및 공학 연산에 적합하다. 최적화 패키지가 잘 되어있다.
- scikit-learn : 머신러닝 라이브러리
- pillow : 이미지 로딩과 기본적인 연산을 하는데 유용하다.
- h5py : 케라스를 이용해 훈련된 모델을 저장하는 포맷.
공부하면서 계속 추가될 수 있음을 미리 알립니다.

OpenCV 설치

컴퓨터 비전 라이브러리.
```
$ sudo apt-get install python-opencv
```

Tensorflow-gpu 설치

gpu를 사용하고 있고 CUDA, CUDNN을 설치한 경우에 사용 가능합니다.

$ sudo pip3 install tensorflow-gpu