마지막으로 Tensorflow와 같은 딥러닝 관련 라이브러리 및 개발 툴 설치과정이다.
이전 과정은 각각 아래에서 참고하기 바란다.
GPU 드라이버 및 관련 라이브러리 설치하기
: 2021.04.01 - [Development/Machine Learning] - 딥러닝(Deep Learning) 개발환경 구축하기 for Ubuntu 16.04 (1)
딥러닝(Deep Learning) 개발환경 구축하기 for Ubuntu 16.04 (1)
먼저 설치환경은 다음과 같으며, 모든 과정은 터미널 환경에서 진행한다. Intel i7-7820X CPU 3.60GHz NVIDIA GeForce GTX 1080Ti x2 RAM 32 GB SDD 512 GB / HDD 3.4 TB # NVIDIA GPU 드라이버 설치 설치 당시..
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가상환경 구축하기
: 2021.04.01 - [Development/Machine Learning] - 딥러닝(Deep Learning) 개발환경 구축하기 for Ubuntu 16.04 (2)
딥러닝(Deep Learning) 개발환경 구축하기 for Ubuntu 16.04 (2)
이번에는 가상환경을 구축하는 과정이다. GPU 드라이버 및 관련 라이브러리 설치는 이전 포스트를 참고하기 바란다. GPU 드라이버 및 관련 라이브러리 설치하기: 2021.04.01 - [Development/Machine Learning]
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# Tensorflow-gpu 1.14, Keras 2.2.4 and Jupyter
# 가상환경 진입 (가상환경 이름: venv)
$ workon venv
(venv) $ pip install tensorflow-gpu==1.14
(venv) $ pip install keras==2.2.4
(venv) $ pip install jupyter
# 기타 라이브러리
(venv) $ pip install matplotlib
(venv) $ pip install scipy==1.2.0
# PyCharm Community Edition
# snap을 이용한 설치
$ sudo apt-get install snapd
$ sudo snap install pycharm-community --classic
이렇게 딥러닝 개발을 위한 기본적인 환경 구축을 마무리했다.
이제 아래 포스트에서 Tensorflow Object Detection API를 이용해 딥러닝을 맛볼 수 있다.
2021.03.18 - [Development/Machine Learning] - Tensorflow Object Detection API
Tensorflow Object Detection API
Tensorflow Object Detetion API는 Tensorflow를 이용하여 이미지 속 객체를 인식할 수 있도록 하는, 각기 다른 정확도와 속도를 갖는 5개의 모델을 라이브러리 형태로 제공하는 오픈소스 프레임워크이다.
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