Jetson Zoo 의 TensorFlow 설치

머신 러닝 알고리듬을 배우려는 파이선 코딩 초보자들이 가지게 될 확률이 높은 의문점들을

하나하나 찾아내어 실제 풀어보고 결과를 확인해볼 수 있는 머신 러닝! 학습용 코드는 블로그

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일단 시작하세요. 길이 보입니다.

 

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Jetson Nano 보드에서 머신 러닝을 해보기 위해서 Jetson Zoo를 살펴보기로 하자.

 

Jetson Zoo에서 머신러닝 리스트를 살펴보면 가장 익숙한 TensorFlow가 첫번째로 리스팅 되어 있음을 알 수 있으므로 여기서부터 시작해 보기로 하자.

 

TensorFlow 내용을 살펴보면 앞부분에 참고 문헌 리스트에 이어서 prerequiste(전제) 설정, pip3 설치, 파이선3, numy를 비롯한 라이브러리 및 GPU 버전 TensorFlow 설치로 구성된다. 그대로 설치해 보도록 하자.

 시작 초기에 dpkg interruption 에러가 검출되면 에러 메시지 문안대로 sudo dpkg —configure –a 명령을 실행하고 다시 시작하도록 한다. 라이브러리 설치와 TensorFlow 설치 과정은 꽤 시간이 걸린다.

 

마지막 단계에 빨간색 에러가 검출되어 읽어 보니 launchpadlib 1.10.6이 설치되지 않은 testresources를 요구한다는 의미인데 큰 문제는 없을 듯하다.

 

TensorFlow 설치까지 완료 되었으면 그 다음 파이선 편집기 idle3을 열어 셸에서 import tensorflow as tf 명령이 실행되는지 알아보자. 결과 아래 그림에서처럼 Warning 메세지가 deprecated(더 이상 유지 보수가 되지 않으므로 사용을 권장하지 않는) 라는 용어와 함께 아주 많이 출력됨을 볼 수 있다. 뭔가 좀 쳐진 버전이 설치된 상태이지만 문제가 될 정도는 아니다. 아울러 선형회귀법 예제 문제가 별 탈 없이 실행됨을 확인하였다. 하지만 아직 CUDA GPU 코딩이 이루어지지 않았으므로 연산 속도는 라즈베리 파이 보다는 빠르겠지만 의문으로 남아 있는 수준인 듯하다.

 

아래의 예제는 선형 회귀법 예제를 실행시킨 결과이다. 실행의 목적이 당장 TensorFlow를 사용하기 위해서가 아니라 라즈베리 파이 보드에서도 잘 돌아가는 코드가 여기서도 실행이 되는지 확인하기 위한 차원이다. TensorFlow가 실행된다는 점은 확인이 되었으므로 좀 더 Jetson Nano 가 보여주려는 데모 코드 예제 즉 Hello AI World를 훑어 본 후에 사용하도록 하자.

 

 

 

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텐서플로우 MNIST  에서 시작해서 1권이 출간된 후에도  아직은 끝나지 않은 머신 러닝 스토리를 좀 더 파헤쳐 본 작업일지인  2권까지 훝어 보면 어느 정도 머신 러닝의 카테고리를 이해 하게 될 것으로 믿는다. 현재는 2권을 넘어서도  지금 현재 전 세계적으로 현재 진행형이라 할 수 있는 자율주행을 이해하기 위한 노력으로서 Jetson Nano 보드를 대상으로 자율주행이 가능한 RC카를 제작하고 있는 상태에 머물러 있다.