우분투에 TensorFlow 설치하기

우분투에 TensorFlow 설치하기 (Anaconda)

  딥러닝을 시작하기 위해 우선 딥러닝을 할 수 있도록 만들어둔 도구가 필요한데요. Tensorflow, Caffe, Theano 등 여러가지 프레임이 있습니다. 이 중 여기서는 TensorFlow를 설치해보겠습니다.

사진 출처 : Stanford CS231n lecture 12 p.145

  이미지 관련 딥러닝의 교과서로 역할을 하고 있는 스탠포드의 강의 CS231n 강의에서 소개했던 4가지 도구입니다. 자료는 년2015년 강의자료에서 가져왔습니다. 당시만 해도 Tensorflow에 pretrained 자료들이 많이 없었는데 이 부분도 많이 개선되었다고 하네요.

  무엇보다 구글에서 개발을 하고 관리를 하고 있기 때문에 이미 학교 뿐만 아니라 인더스트리에서도 거의 Tensorflow를 이용하고 있는 분위기입니다.

사진 출처 : https://medium.com/towards-data-science/what-happened-at-the-tensorflow-dev-summit-2017-part-1-3-community-applications-77fb5ce03c52

위의 사진에서 알 수 있듯이 모든 프레임의 이용 자체가 많이 늙고 있지만 텐서플로우의 비율이 압도적으로 높아지고 있습니다. 물론 모든 도구들을 다루면 좋겠지만, 그러기에는 시간이 한계가 있기 때문에 여기서는 텐서플로우만 소개하도록 하겠습니다.

※ 아래 설치 방법은 Tensorflow 공식 홈페이지를 참고해서 작성했습니다.

1. GPU

  GPU를 이용한 텐서플로우를 설치하기 위해서는 우선  CUDA Toolkit 8.0 그리고 cuDNN v5.1이 설치되어야 합니다. 이 프로그램들을 동작시키기 위해서는 GPU의 계산 성능이 3.0 이상이 되어야 합니다. 링크(GPU 성능)에서 compute capability를 확인하시고 설치해주세요. 물론 GPU 없이 CPU만으로도 Tensorflow를 사용할 수 있습니다. 따라서 이 부분은 컴퓨터 성능에 맞게 선택해 주시면 됩니다. CUDA Toolkit과 cuDNN 설치 방법은 따로 소개를 해드리겠습니다.

2. 아나콘다 설치

  아나콘다는 여러가지 수학적 툴을 패키지로 무료로 제공하는 프로그램입니다. 여기서 아나콘다를 설치하는 가장 큰 목적은 python을 사용할 수 있도록 하는 것 입니다. 아나콘다 사이트에 접속하셔서 아나콘다를 설치하세요. 저는 64-bit Installer를 다운로드 받았기 때문에 아래의 명령어로 설치하겠습니다.

명령어 : cd ~/Downloads && bash Anaconda3.4.4.0.-Linux-x86_64.sh

다른 버전을 받으셨다면 홈 디렉터리의 Downloads에 다운로드 된 파일 이름을 확인하시고 바꿔주시면 됩니다.

3. 아래의 명령어를 입력해서 tensorflow라는 이름의 콘다 환경을 만들어주세요. 파이썬이 다른 패키지들과 충돌하지 않도록 독립된 공간을 만드는 것 입니다.

명령어 : export PATH=/home/(사용자이름)/anaconda2/bin:$PATH

명령어 : conda create -n tensorflow

4. 아래 명령어를 입력하여 만들어준 환경을 활성화 합니다.

명령어 : source activate tensorflow

5. 다음 명령어를 입력하여 텐서플로우를 설치합니다.

명령어 : conda create -n tensorflow

6. 환경에 따라 다음 명령어를 입력하여 적절한 패키지를 설치해줍니다.

Python 2.7

CPU only:

$ pip install --ignore-installed --upgrade \ tps://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

GPU support:

$ pip install --ignore-installed --upgrade \ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

Python 3.4

CPU only:

$ pip install --ignore-installed --upgrade \ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

GPU support:

$ pip install --ignore-installed --upgrade \ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

Python 3.5

CPU only:

$ pip install --ignore-installed --upgrade \ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

GPU support:

$ pip install --ignore-installed --upgrade \ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

Python 3.6

CPU only:

$ pip install --ignore-installed --upgrade \ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

GPU support:

$ pip install --ignore-installed --upgrade \ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

 텐서플로우 설치를 완료하셨다면 이어서 사용법에 대해 배워보겠습니다.

TensorFlow 기본사용법 I (jupyter notebook)

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