영상 프로그래머

* 위 글은 임시적으로 작성된 글이며, 추후에 다시 정리할 예정입니다.

Window 10에서 Tensorflow 1.14와 Object Detection API를 설치

1. Window 10에서 아나콘다 설치 

   - Anaconda Python 3.7 버전 설치

   * 아나콘다 홈페이지 참고 
www.anaconda.com/products/individual

2. TensorFlow GPU

필요조건 

* CUDA와 CuDNN은 NVIDIA 홈페이지 참고 // CuDNN v7.6.5(Nov 5, 2019) 설치

* 회원가입 후 설치파일 설치 가능

CUDA : developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork

CuDNN : developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.5.32/Production/10.0_20191031/cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32.zip

* 설치 파일 압축을 푼 뒤 CuDNN 파일 속 "cuda" 파일을 해당 경로에 복사

"<INSTALL_PATH>\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\"

<INSTALL_PATH>는 CUDA가 설치된 경로를 말함

* GPU가 동일하지 않다면 GPU와 호환되는 CUDA를 찾고 CUDA 호환되는 CuDNN의 버전을 찾아서 설치해야 함.

* TensorFlow은 버전에 따라서 동작되지 않는 상황이 빈번하기 때문에 처음 설치 시 설치 안내 블로그를 찾아 참고 추천

3. 환경변수 

 - 키보드에서 윈도우+Pause Break 입력

 - 고급 시스템 설정

 - 환경 변수

 - 시스템 변수 안에서 PATH를 찾아 클릭

 - 하단과 같이 작성

    * 본인이 설치한 경로에 맞게 작성해야 함

<INSTALL_PATH>\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

<INSTALL_PATH>\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp

<INSTALL_PATH>\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

<INSTALL_PATH>\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cuda\bin

4. 가상 환경 생성

   - cmd창에서 anaconda prompt (Anaconda3) 검색 후 실행

   - 아래 커맨트 타이핑

conda create -n tensorflow_cpu pip python=3.7

activate tensorflow_gpu

다음과 같이 왼쪽에 가상환경 실행 확인

(tensorflow_gpu) C:...

pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.14

설치된 텐서플로우 버전 확인

python

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__

5. 텐서플로우 모델 설치

필요 조건

pip install <package_name>(=<version>)

* opencv 설치 시 설치가 되지 않으면 opencv 대신 opencv-python으로 작성

텐서플로우 모델 설치

github.com/tensorflow/models/tree/r1.13.0

설치 후 하단과 경로가 같은지 확인

TensorFlow
└─ models
    ├── official
    ├── research
    ├── samples
    └── tutorials

Protobuf 설치/편집

설치 사이트

버전 : protoc-3.11.0-win64.zip

github.com/protocolbuffers/protobuf/releases

설치 후 환경변수 PATH에 경로 추가

<PATH_TO_PB>\Google Protobuf

* 사용하던 터미널을 종료하고 새로운 터미널을 켜서 하단 커맨드 입력

# From within TensorFlow/models/research/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

# From within TensorFlow/models/research/
pip install .

6. COCO API 설치

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

* Visual C++ 2015가 설치되어있어야함

7. 테스트

# From within TensorFlow/models/research/object_detection
jupyter notebook

www.youtube.com/watch?v=COlbP62-B-U&feature=youtu.be&t=7m23s

위 과정은 하단 사이트를 참고하여 본인이 설치한 과정을 작성함

tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/tensorflow-1.14/install.html