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NVIDIA JETSON TX2 Tensorflow 설치 방법

 

본 글은 2019년 1월 23일 기준으로 작성되었습니다.

 

필자도 리눅스를 잘 알지 못합니다. vi 편집기 정도 그것도 명령어를 인터넷에서 찾아보면서 사용하는 정도입니다.

 

때문에 인터넷에서 리눅스에서 개발환경 셋팅 과 같은 강좌를 따라하다보면 언재나 에러를 뿜어냅니다.

 

하지만 필자와 같은 초보는 에러를 해결할 방법을 모르기 때문에 계속 인터넷의 바다를 헤엄쳐 다니가 바쁩니다.

 

다른 분들 중에서도 TX2 보드를 사용해보려고 구매했지만 리눅스에 대한 지식 부족으로 인터넷의 바다를 허우적 거리고 있을 그 분들을 위해 이 강좌(?)를 남깁니다.

 

나중에 제가 다시 이 일을 할때 보고 기억 날 정도로만으로 작성할것이기 때문에 많이 불친철 할수 있습니다.

 

먼저 리눅스를 설치 할수 있는 다른 컴퓨터가 필요합니다. (필요한 이유는 JETPACK을 설치와 TX2 보드의 팩토리 리셋을 위해)

 

하지만 맨처음에만 필요하기 때문에 필자는 우분투(16.0.4 LTS) Live USB를 만들어 사용했습니다.

 

나중에 시간이 되면 Live USB를 만드는 법을 따로 설명하겠습니다.("나중에 시간되면"이라고 했던 강좌중에 올린것은 극소수 입니다;;;;;)(혹시 Live USB 만드셔서 사용하실분들은 용량을 64기가 이상을 사용하는것을 당부드립니다. 32기가 짜리로 스윕파티션 8기가 주고 24기가 사용했는데 나중에 JETPACK 설치중 용량 부족이 뜨더군요;;; 분명 설치하기 전에는 7기가 필요하다고 떴는데 왜 그런지 모르겠습니다. 필자는 초보니까요 ^^)

 

윈도우를 사용하시는 분들은 파티션을 나누어 설치를 하시거나 맥을 사용하시는 분들은 패러럴즈를 이용하셔도 됩니다.

 

 

 

 

본론

 

JETPACK 까지 다 설치하시고(이제 다른 컴퓨터는 필요없습니다.)

 

일단 우분투 업데이트를 해줍니다.

 

sudo apt update
sudo apt upgrade

 

pip3를 사용하기 위해 아래 명령어를 실행합니다.

sudo apt install python3-pip -y

 

 

pip3 install --upgrade pip

만약 위 문장을 입력 했는데 __main__ 어쩌고저쩌고 이런 에러가 나온다면

sudo vi /usr/bin/pip3

 

i를 눌러 입력 모드로 변경하고

 

이부분을

form pip import main

if __name__ == '__main__':

sys.exit(main())

 

이렇게 변경하고

form pip import __main__

if __name__ == '__main__':

sys.exit(__main__._main())

 

esc를 누르고 :wq를 치면 vi 편집기를 빠져 나오게 됩니다.

 

이제 다시

 

pip3 install --upgrade pip

 

위 명령어가 에러없이 잘 되면

아래 명령어 입력 하면 Tensorflow 설치가 완료됩니다.

 

sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp33 tensorflow-gpu

 

 

그럼 모두들 성공하세요~

 

 

 

참고 : https://docs.nvidia.com/deeplearning/dgx/install-tf-jetsontx2/index.html

참고 : https://llvmlite.readthedocs.io/en/latest/admin-guide/install.html

참고 : https://github.com/librosa/librosa/issues/757

 

 

 

 

 

추가 - 2019/03/04

파이썬 라이브러리 설치를 도와주는 아나콘다를 설치할때 주의 할점

TX2에는 기본으로 3.5.2 버전의 파이썬이 설치되어 있기 때문에 아나콘다를 설치할때는

 

https://repo.continuum.io/archive/index.html   여기서

 

Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

 

이 버전을 다운 받아 설치해야된다.

 

설치 방법

chmod +x Anaconda*

./Anaconda*
TX2 는 aarch64 인데 아나콘다는 aarch64를 지원하지 않는다네요;;; ㅜㅜ 뻘짓;;;

 

 

 

추가 - 2019/03/11

개발관련된 각종 라이브러리가 포함된 페키지라고 합니다.

sudo apt-get install libatlas-base-dev

sudo apt-get install llvm-dev

sudo pip3 install librosa

 

sudo apt-get install cmake -y 

 

 

추가 - 2019/03/12

아나콘다를 jetson tx2 보드에서 사용할수 있도록 만들어 배포하는 것을 찾았습니다.

다운로드 링크 https://github.com/seibert/jetconda/releases/tag/v1.0.0-tx2

 

wget https://github.com/seibert/jetconda/releases/download/v1.0.0-tx2/Jetconda3-1.0.0-Linux-aarch64.sh

chmod +x Jetconda3-1.0.0-Linux-aarch64.sh

./Jetconda3-1.0.0-Linux-aarch64.sh

 

설치 완료후 콘솔을 나났다 들어와야 된다고 하네요.

 

conda update conda

업데이트를 하고

 

설치 패키지명은 https://anaconda.org/jetson-tx2/repo 여기서 확인 할 수 있습니다.

 

설치 방법

conda install llvmlite

 

참고로 jetconda를 설치하면 파이선 버전이 3.6.1로 변경됩니다.

 

 

 

 

p.s

혹시 저 처럼 SSH로 연결하여 작업하다보면 아래와 같은 에러 메세지가 나올수 있습니다.

 

E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock-frontend - open (11: Resource temporarily unavailable)
E: Unable to acquire the dpkg frontend lock (/var/lib/dpkg/lock-frontend), is another process using it?

 

작업하다가 연결을 제대로 끊지 않고 나가버리면 해당사용가 계속 그 파일을 사용하고 있다고 인식하는것 같습니다.

해결방법은 재부팅하거나 해당파일을 삭제 하면 됩니다.(/var/lib/dpkg/lock-frontend)

sudo reboot

sudo rm /var/lib/dpkg/lock-frontend

저는 재부팅하는 방법을 추천합니다.