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YOLO V2 환경 구축하기 1(CUDA 8.0과 CUDNN 5.1 설치)
안녕하세요? 오늘은 YOLO V2를 돌리기에 앞서 먼저 환경 구축을 해야하는데 환경 구축하는 방법에 대해 말해보겠습니다.ubuntu 16.04(64bit)에 CUDA8.0과 cuDNN 5.1, OPENCV 3.3의 환경을 기반으로 YOLO V2를 설치해 사용했으며, CPU,GPU 사양은 다음과 같다. CPU:Intel(R) Core(TM) i5-7600 CPU @ 3.50GHzGPU:GeForce GTX 1070 8GB 먼저, ubuntu 16.04(64bit)에 CUDA8.0과 cuDNN 5.1의 설치에 대해 시작하겠습니다. 우분투를 처음 설치하고 나서 본격적인 설치 작업을 수행하기 전에 패키지 업데이트를 수행한다. NVIDIA graphic driver를 설치하기 위해 다음과 같이 명령어를 입력한다...
ubuntu 16.04에 tensorflow 설치하기(GPU)
안녕하세요? tensorflow gpu 버전 설치 방법에 대해 설명해보도록 하겠습니다. 시스템 정보: 프로세서:Intel core i5-7600 3.50GHz x 4 그래픽:GeForce GTX 1070/PCle/SSE2OS 종류: ubuntu 64bit 일단, tensorflow gpu 버전을 사용하기 위해서는 cuda와 cudnn의 설치가 필요합니다.위 두개에 관한 설치는 다른 페이지에 이미 소개를 해놨기 때문에, 참고하시길 바랍니다. 저 같은 경우에는 cuda 8과 cudnn 5.1을 사용했습니다. 경로는 vi ~/.bashrc에 들어가서 입력시켰습니다. 참고하시길 바랍니다. 본격적으로 tensorflow gpu 설치에 대해 설명하겠습니다.저는 virtualenv로 설치했습니다. -pip 과 vir..