Theft Chaser : Yolo를 활용한 도둑탐지 - 학습환경 설정(그래픽 드라이버, CUDA, CUDNN)

앞의 글에서 Yolo를 사용하기 전 opencv를 설치하고 빌드하는 것까지 살펴봤습니다.

이제 본격적으로 Yolo를 사용하기 위해 GPU사용을 위한 그래픽 드라이버, CUDA와 CUDNN설치에 대해 알아보겠습니다.

 

제일 먼저 본인의 그래픽카드에 맞는 쿠다 버전과 쿠다에 맞는 그래픽 드라이버의 버전을 확인해야 합니다.

 

그 다음 본인의 그래픽카드에 맞는 그래픽 드라이버를 설치해주어야 합니다.

sudo apt-get install software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update

위 명령어를 입력하고 설치 및 업데이트가 완료되면 Settings로 들어가 Software & Updates항목의 Additional Drivers탭으로 가서 확인한 쿠다 버전에 맞는 그래픽 드라이버를 아래 표를 참고하여 받아줍니다.

https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/

 

완료되었다면 그래픽 드라이버 설치가 완료되었는지 확인합니다.

nvidia-smi

정상적으로 설치가 완료되었다면 그래픽카드의 이름, 사용량, 온도 등 여러 항목이 표시되게 됩니다.

설치가 완료되지 않았다면 아래 사진처럼 아무것도 표시되지 않습니다.

(예시 환경은 가상머신으로 그래픽 드라이버 설치가 불가)

그래픽 드라이버가 설치되어있지 않을 경우

 

그래픽 드라이버 다음은 CUDA 설치입니다.

앞에서 확인한 쿠다 버전을 nvidia 홈페이지에 들어가 다운로드 받아줍니다.

 

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

본인의 환경에 맞게 다운받자

저는 16.04 Ubuntu 환경에서 사용하였으므로 위와같이 다운받았습니다.

본인의 환경에 맞게 선택하였다면 Base Installer를 다운받습니다.

다운이 완료되면 Base Installer에 나와있는 것처럼 실행해줍니다.

sudo sh <본인의 쿠다 버전>.run

 

저는 학습용 컴퓨터에 터미널 상으로 원격접속해 작업을 진행하였기 때문에 GUI 환경이 지원이 되지 않아 명령어를 통해 다운받았습니다.

혹 본인도 터미널 환경에서만 작업을 해서 런파일을 받지 못할경우

링크를 복사해서 옮겨두면 좋다

위와같이 다운로드 링크 주소를 얻어준 후

wget <링크>

wget을 통해 다운받아줍니다.

 

쿠다를 다운로드 받고 명령어를 통해 실행시키면 User Licence Agreement 페이지가 나오게 됩니다.

다 읽어줘도 되지만 Ctrl+c 를 통해 넘겨주어도 됩니다.

그러면 7가지의 질문이 나오게되는데

 

방금 읽은것에 대해 동의하십니까?

읽진 않았지만 'accept' 를 타이핑하고 엔터를 쳐서 동의해줍시다.

그래픽 드라이버를 설치하시겠습니까?

앞에서 드라이버를 설치하고 왔으니 'n' 을 입력해줍니다.

CUDA 툴킷을 설치하시겠습니까?

'y' 를 입력해 받아줍니다.

CUDA 를 설치할 경로를 입력하십시오.

아무것도 입력하지 않고 엔터를 치게되면 기본 경로인 /usr/local/cuda-<버전> 폴더로 설치됩니다.

/usr/local/cuda 의 경로로 symbolic link 를 설치하시겠습니까?

가끔 쿠다 경로를 /usr/local/cuda 로 잡는 코드들이 있으므로 'y' 를 입력해 symbolic link로 연결해줍니다.

CUDA 샘플을 받으시겠습니까?

샘플이 필요없다면 받지 않으셔도 됩니다.

'y' 를 입력하여 샘플을 받는다고 하면

CUDA 샘플을 설치할 경로를 입력하십시오.

샘플을 설치할 경로를 입력하라고 하는데 CUDA 경로처럼 입력하지 않고 엔터를 치게되면 기본 경로로 다운받아집니다.

샘플파일 경로까지 지정해주고 나면 CUDA 설치가 시작됩니다.

 

CUDA 설치 후 설정과 CUDNN 설치는 같이 프로젝트를 진행한 조원의 블로그를 통해 소개하겠습니다.

https://developer-thislee.tistory.com/14

[6] 우분투(Ubuntu) 16.04.1 LTS / Nvidia 그래픽 드라이버 / CUDA 8.0 / cuDNN 5.1 설치하기

 

여기까지 CUDA와 CUDNN설치를 통한 학습환경 구성이 끝났고 다음 글에서 Yolo를 이용한 객체탐지와 학습에 관해 포스팅 하겠습니다.