Jetson Nano 보드 : tensorflow-gpu 설치

아래의 사이트를 참고하여 설치를 진행합니다.

Nvidia - DEEP LEARNING FRAMEWORKS DOCUMENTATION

Installing TensorFlow For Jetson Platform :: NVIDIA Deep Learning Frameworks Documentation

 

1. update 명령어를 사용하여 패키지의 리스트를 갱신하고, upgrade 명령어를 사용하여 패키지 리스트를 설치합니다.

 

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

 

2. Python 2.7 버전의 패키지 관리자인 pip를 설치합니다.

 

sudo apt-get install python-pip

 

3. Tensorflow 설치에 필요한 각종 패키지들을 먼저 설치합니다.

 

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev

 

4. Python3 버전의 pip3를 설치합니다.

 

sudo apt-get install python3-pip

 

5. pip3 업그레이를 수행하고 패키지를 설치합니다.

 

sudo pip3 install -U pip testresources setuptools

 

6. Python3와 관련된 필수 패키지들을 설치합니다.

 

sudo pip3 install -U numpy==1.16.1 future==0.18.2 mock==3.0.5 h5py==2.10.0 keras-preprocessing==1.1.1 keras-applications==1.0.8 gast==0.2.2 enum34 futures protobuf pybind11

 

7. 최신 버전의 텐서플로우 GPU 버전을 설치합니다.

아래의 사이트에 접속하면 현재 지원되는 tensorflow-gpu 버전과 nv 버전이 정의된 whl 파일 이름을 볼 수 있습니다. 설치 시기에 따라 아래의 내용은 달라질 수 있습니다. tensorflow-gpu 1.15.0 버전을 설치할 경우 nv19.12로 정의하고, 만약 tensorflow-gpu 2.0.0 버전을 설치하고자 할 경우에는 nv20.1로 지정해야 합니다.

https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v43/tensorflow-gpu/

Index of /compute/redist/jp/v43/tensorflow-gpu

 

sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v43 tensorflow-gpu==2.0.0+nv20.1

 

만약 설치하는 과정에서 아래와 같은 에러가 발생할 경우, 아래의 명령어를 입력하여 pip를 20.1 버전으로 다시 설치합니다.

 

python3 -m pip install pip==20.1

tensorflow-gpu 설치 명령어를 다시 실행합니다.

 

아래와 같이 정상적으로 설치가 진행됩니다.

아래의 명령어를 입력하여 설치가 정상적으로 완료되었는지 확인합니다.

 

python3

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

 

아래의 그림과 같이 tensorflow의 버전이 2.0.0으로 출력되면 정상적으로 설치가 완료된 것입니다.

 

위와 같이 정상적으로 결과가 출력되면, 다시 아래의 명령어를 입력하여 GPU 사용 여부도 확인할  수 있습니다.

 

from tensorflow.python.client import device_lib 
device_lib.list_local_devices()

 

아래의 결과와 같이 GPU 장치의 정보가 포함되어 있으면 정상적으로 GPU 활용이 가능합니다.