How to get started with NVIDIA Jetson TX2 : Basic setting with installing Tensorflow (Failed)

본 포스트는 2019-08-21을 기준으로 NVIDIA JETSON TX2 Development Kit와 Ubuntu 16.04 LTS를 기반으로 작성되었습니다.

1. JETSON

NVIDIA JETSON TX2는 고성능, 저전력 기반의 임베디드 플랫폼으로 주로 로봇제어나 자율 주행에서 서버와 연결하는 등의 일련의 과정을 없애고 직접 연산함으로써 빠르게 외부 자극에 대응하고 학습시키기 위한 목적으로 사용됩니다. 사양은 아래와 같으며 일반적인 gpu가 탑재된 컴퓨터에 비해 사양이 좋은편은 아니지만 전력 사용량 및 크기, 무게 등에서 보행 로봇 등에 탑재하기에 용이하다는 장점이 있습니다.

  • NVIDIA Pascal™ Architecture GPU
  • 2 Denver 64-bit CPUs + Quad-Core A57 Complex
  • 8 GB L128 bit DDR4 Memory
  • 32 GB eMMC 5.1 Flash Storage
  • Connectivity to 802.11ac Wi-Fi and Bluetooth-Enabled Devices
  • 10/100/1000BASE-T Ethernet

자세한 사항은 아래의 NVIDIA 공식 홈페이지를 참고하면 됩니다.

https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-tx2-developer-kit

2. Setting up jetson

JETSON의 초기 설정의 경우 jetpack을 설치한 다음 tensoflow를 설치하여 진행되며 본 포스트에서는 이미 jetpack까지 설치가 완료된 개발보드를 사용하였습니다.이에 jetpack설치 이후 기본적인 설정만을 다루도록 하겠습니다. jetpack 설치 과정은 아래의 링크를 참고하면 됩니다.
ps://judo0179.tistory.com/19

참고로 jetson을 처음 실행하면 기본으로 제공되는 계정의 ID는 nvidia이며 비밀번호도 마찬가지로 nvidia입니다. sudo권한을 가진 계정이며 따로 계정을 추가하고 sudo 권한을 부여하여 그 계정을 사용하는 것을 추천 드립니다.

가장 먼저 아래의 명령어를 사용하여 JAVA 8을 설치합니다.

 $ sudo apt-get update 
$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update

원래 이후에 $ sudo apt-get install oracle-java8-installer 명령어를 통해 오라클 자바를 설치하는게 일반적이었으나 최근 오라클의 정책이 바뀐 이후로 자동 설치가 되지 않아 수동으로 설치해야 합니다.
먼저 아래의 링크를 통해 접속한 후 압축파일을 다운로드합니다.

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

오라클 라이센스 관련 정책에 동의한 후 각자의 운영체제에 맞는 파일을 다운로드하면 되는데 jetson의 경우 ubuntu를 쓰고 있으며 linux x64용을 다운로드하면 됩니다. .tar나 .rpm은 압축파일로써 .tar를 다운 받는 걸 추천드립니다.

파일 다운로드가 끝난 후 XSHELL을 이용하여 파일을 옮겼는데 이때 rz,sz 명령어를 사용하였습니다. 참고로 가끔 계정이나 OS 세팅에 따라서 파일 업로드를 실패할수도 있는데 이때는 sudo 권한으로 명령어를 시행하면 됩니다. (명령어 자체가 없는 경우는 how to get started with Linux(Ubuntu 16.04 LTS) 를 참고해주세요.)

파일 업로드 후에는 tar -xvf [파일명.tar] 명령어로 압축을 풀어주면 됩니다.

이제 자바 설치가 끝났으며 아래의 명령어들을 시행 시켜 줍니다.

 $ sudo apt-get install python3-numpy swig python3-dev python3-pip python3-wheel -y

// 주의 !! 아래 명령어는 시행해본 결과 bazel의 버젼 문제로 이후 tensorflow 설치에서 문제가 발생하였습니다. 따라서 포스트를 끝까지 읽길 추천드립니다.

$ wget --no-check-certificate  https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.10.0/bazel-0.10.0-dist.zip ​ $ unzip bazel-0.10.0-dist.zip -d bazel-0.10.0-dist ​ $ cd bazel-0.10.0-dist ./compile.sh ​ $ cp output/bazel /usr/local/bin

출처: https://judo0179.tistory.com/19 [Connecting ]

이후 아래 명령어로 tensorflow를 git 한 다음 기본적인 세팅을 진행해줍니다.

$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

$ cd tensorflow
$ ./configure

이랬더니 저같은 경우는 아래와 같은 결과가 출력되면서 설치에 실패하였습니다.

이 경우 해결책은 bazel의 버젼을 upgrade 해주는 것인데요. 이 또한 시도해보았으나 해결이 안되어 그냥 위의 방법 외의 방법으로 bazel을 설치하기로 하였으며 아래의 bazel 홈페이지에 나와있는 Installing using binary installer 방법으로 그대로 따라하였습니다.(두번째 방법이 간편하고 좋은데 이또한 시도해보니 오류가 발생하였고 해결법은 찾지 못하였으나 첫번째 방법으로 실행하면 된다라고 말하는 포스트를 찾았습니다.)

https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html

참고로 curl 과 같은 명령어들이 없어서 실행이 안되는 경우는 sudo apt-get install curl 처럼 install 뒤에 설치할 명령어를 입력하여 설치하면 됩니다.

bazel은 성공적으로 설치하였으나 tensorflow 설치에서 아직도 버젼 오류가 발생하고 있으며 따라서 위의 방법이 아닌 다른 방법을 시도해보고자 합니다.

tensorflow 설치 관련하여 자세한 내용은 아래의 링크에 있는 파이썬을 활용한 설치를 참고하시기 바랍니다.

https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-jetson-platform/index.html

+ 위 방법으로도 결론적으로 실패하였으며 원인자체에 대한 파악은 하지 못하였습니다. 이에 다른 방식으로 시도하여 성공방법에 대한 포스트를 올리도록 하겠습니다.

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