문서개요
본 문서는 Jetson board에서 Tensorflow를 GPU 사용하는 버전으로 설치하는 과정을 서술합니다.
버전
Jetpack 5.1.2 (Ubuntu 20.04)
python 3.8.10
절차
선행절차
Jetson board에 Jetpack library 설치
/wiki/spaces/~71202072c7ba8d11ec43cf87ddb9eb1ed01344/pages/208470113 문서를 참조하여 Jetpack Library 설치를 완료하고나서 진행합니다.
tensorflow 설치에 필요한 패키지 설치
sudo apt-get update sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
pip3 설치 및 업그레이드
sudo apt-get install python3-pip sudo python3 -m pip install --upgrade pip sudo pip3 install -U testresources setuptools==65.5.0
필요한 파이썬 패키지 설치
sudo pip3 install -U numpy==1.22 future==0.18.2 mock==3.0.5 keras_preprocessing==1.1.2 keras_applications==1.0.8 gast==0.4.0 protobuf pybind11 cython pkgconfig packaging h5py==3.6.0
Tensorflow 설치
pip3을 이용하여 tensorflow 설치
Jetpack 5.1.2와 호환되는 최신버전의 tensorflow 설치
sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v512 tensorflow==2.12.0+nv23.06
Jetpack 5.1.1 이하
sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v$JP_VERSION tensorflow==$TF_VERSION+nv$NV_VERSION
– JP_VERSION : 사용중인 Jetpack의 major , minor 버전
예) 5.0.2 → 50 , 4.6.1 → 46
– TF_VERSION : tensorflow release 버전
– NV_VERSION : TensorFlow의 월간 NVIDIA 컨테이너 버전
설치하려는 TensorFlow 버전은 사용 중인 JetPack 버전에서 지원되어야 합니다. 또한 이전 릴리스에서는 패키지 이름이 다를 수 있습니다. 최신 TensorFlow 릴리스 목록과 해당 패키지 이름, NVIDIA 컨테이너 및 JetPack 호환성을 보려면 Jetson 플랫폼용 TensorFlow 릴리스 노트를 참조하세요.
예)
sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v502 tensorflow-gpu==2.9.1+nv22.09
Tensorflow GPU 사용 여부 확인
python3 >>> import tensorflow as tf >>> tf.test.is_gpu_available() True
위 과정을 진행한 후 True가 나올경우 GPU 사용