1-235 Ubuntu Mate 라즈베리파이+3에 Python 3 IDLE를 설치하자

지난해 겨울 텐서플로우 OpenCV 출간 이후 7개월 만에 2권에 해당하는 “Scikit PyTorch 머신러닝”을 출간하게 되었다. 각권이 450 페이지이므로 합 900 페이지에 달하는 내용이라 무슨 머신러닝을 공부하는데 분량이 왜 이렇게 많은가? 하고 의문을 가질 수도 있겠으나 그 내용이 튜토리얼성에 가까워 사실 그렇게 큰 부담은 없는 책이다. 물론 책 내부에 파이선 코드를 끼워 넣는 먹통 짓은 지금 세상에서는 할 필요가 없을 것이다. 해당 책의 머리말에 써둔 하이퍼링크 목차를 다운받으면 블로그를 직접 열어 볼 수 있으며 거기서 예제 코드를 다운 받을 수 있다.

 

1권에 해당하는 텐서플로우 OpenCV 머신러닝에서는 2017년 9월경부터 2018년 12월 사이에 머신러닝을 이해하고자 하는 필자의 열공(?) 내용을 담아 보았다면 2권에서는 1권에서 제기되었던 여러 내용들에 대해서 해답을 찾아가는 내용들을 꽤 많이 포함하였다. 2권이라고 해서 내용적으로 완전히 정리된 것은 아니기 때문에 다시 3권의 출발점이 될 수도 있을 것이다.

 

다소 아쉬운 점은 흥미 위주로 시작했던 1, 2권의 Softmax 관련 내용을 완전히 정리하지는 못했는데 이 그 이유는 R&D 영역으로 넘어갔기 때문이다. 2020년에는그 내용까지도 포함하여 출간할 계획이다.

 

본 서의 출간 목적은 작가들과 출판사가 염원하는 베스트셀러 화가 목표가 아니다. 사회적으로 인공지능(머신러닝)에 대한 이해 필요성이 점증하는 시기이며, 인공지능 분야의 발전 속도가 상당히 빠르기 때문에 그에 맞춰서 비전공자라 할지라도 머신러닝에 입문해 볼 수 있도록 경험과 생각을 공유해 보고자 하는 것이다.

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라즈베리 파이+3에 Wubuntu Mate를 설치하게 된 중요한 동기는 곧 사용하게 될 NVIDIA 사의 Jetson Nano 보드를 사용하기 전에 미리 익숙해 질 수 있도록 연습을 해본다는 의미가 크다.

라즈베리 파이+3 보드에서 Jetson Nano 보드로 넘어가기 전에 확인해 보아야 할 사항으로는 Pi 카메라 설치 문제가 있다. Jetson Nano 보드 사용자 매뉴얼에서도 언급되는 내용이지만 Pi 카메라 사용이 가능하다는 점이다. 즉 Python  코드로 작성되는 카메라 코드를 다루기 위해서 우선적으로 Python  코드를 편집할 수 있는 IDLE를 설치해야 할 것이다.

지금까지의 사용 경험에 따르면 이미 라즈베리 파이에서 자체 OS 설치 시에 따라오는 파이선3 IDLE 가 편리함과 동시에 익숙하게 느껴지므로 Wubuntu의 마테 명령 창에서 설치해 보도록 한다. IDLE 와 함께 Python3 이 함께 설치된다.

라즈베리파이의 Debian 이나 Wubuntu 와 같은 Linux 형 OS에서 흔하게 사용되는 sudo 명령은 supervisor 차원에서 실행하는 do 명령으로 보인다. 즉 가장 상위 차원의 명령에 해당하는 듯하다.

Wubuntu  메뉴에서 아래와 같이 IDLE가  설치되었음을 확인할 수 있다.

이와 같이 Python IDLE가 설치되었으면 그 다음은 GPIO, NumPy, MatplotLib, TensorFlow, PyTorch 와 같은 필요한 라이브러리를 설치하는 작업이 남았다. 라즈베리 파이의 Jessie 나 Stretch 또는 Buster 의 경우에는 즉 보드의 IO 핀들을 외부와 인터페이스 하는 라이브러리를 GPIO라고 하며 Rpi.gpio 라이브러리 모듈이 지원된다. Wubuntu에서도 이들 기능을 지원하는 GPIO Zero 라든지 pigpio 및 WiringPi가 있다. 특히 GPIO 인터페이스 핀을 사용함에 있어서 RC카의 직류모터를 구동할 수 있는 기능들이 중요하다.