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본 문서는 Jetson board에서 Tensorflow를 GPU 사용하는 버전으로 설치하는 과정을 서술합니다.
모든 경우는 초기에 설치 할 경우 작동하며, 다른 python 패키지를 설치한 후에 아래 과정을 따라할 경우 에러가 발생할 수 있습니다.
Jetpack 5.x 에서 설치 과정
Tensorflow 설치
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위 과정을 진행한 후 True가 나올경우 GPU 사용
Jetpack 4.x 에서 설치 과정 (Nano)
Tensorflow 설치
apt update
| 코드 블럭 |
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sudo apt-get update |
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| 코드 블럭 |
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sudo apt-get install -y libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
sudo ln -s /usr/include/locale.h /usr/include/xlocale.h
sudo pip3 install --verbose 'protobuf<4' 'Cython<3'
sudo pip3 install -U pip testresources setuptools |
tensorflow 다운로드 및 설치 (30분에서 1시간정도 소요됩니다)
| 코드 블럭 |
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sudo wget --no-check-certificate https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v461/tensorflow/tensorflow-2.7.0+nv22.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
sudo pip3 install --verbose tensorflow-2.7.0+nv22.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
sudo pip3 install numpy==1.19.4 |
Tensorflow GPU 사용 여부 확인
| 코드 블럭 |
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python3 >>> import tensorflow as tf >>> tf.test.is_gpu_available() True |
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위 과정을 진행한 후 True가 나올경우 GPU 사용
Jetpack 4.x 에서 설치 과정 (TX2)
Tensorflow 설치
apt update
| 코드 블럭 |
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sudo apt-get update |
python3-pip 및 tensorflow에 필요한 패키지 설치
| 코드 블럭 |
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sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install -U pip testresources setuptools
sudo ln -s /usr/include/locale.h /usr/include/xlocale.h
sudo pip3 install -U numpy==1.19.4 future mock keras_preprocessing keras_applications gast==0.2.1 protobuf pybind11 cython pkgconfig packaging |
tensorflow 다운로드 및 설치
| 코드 블럭 |
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sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v461 tensorflow |
Tensorflow GPU 사용 여부 확인
| 코드 블럭 |
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python3
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.config.list_physical_devices('GPU')
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')] |
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physicalDevice가 empty list가 아니며, 위 내용과 같이 나올 경우 GPU 사용 가능함