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機械学習の環境構築でハマったこと
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機械学習の環境構築でハマったこと
1.
2019/01/10 サイエンスパーク 安原彬裕 機械学習の環境構築でハマったこと 1
2.
自己紹介 SP1901-E04 2 • ID: ak1x(connpass,
GitHub共通, SNSはやってません) • 名前: 安原彬裕 • 画像処理を主にやっています。 • 他はWebアプリ・Windowsスタンドアロンアプリ・IoTなど
3.
ネットでよくある記事 SP1901-E04 $ git clone
https://github.com/pjreddie/darknet $ cd darknet $ make $ wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights $ ./darknet detect cfg/yolov2.cfg yolo.weights data/dog.jpg できた。以上。 ・・・こんなにすんなりいくわけがない 3
4.
今回の環境 SP1901-E04 Linux(Debian 9.6 x86_64) Python
2.7, 3.5 GCC CUDA OpenCV Yolo v3 4
5.
Linuxをネットワークインストールしようとしてハマる SP1901-E04 問題: ネットワークインストール用OSイメージ(.iso)をUSBメモリに入れてUSBメモリから起 ↓ 無線LANのドライバが検出できず、インストールが中途半端に止まる 解決策: 通常のCD(DVD)インストール用OSイメージでとりあえずインストール、無線LANのド バはあとから入れる ドライバは/lib/firmware/以下に入れておけばいい。 firmwareディレクトリがなかったら作る←ここポイント 5
6.
gitが入っていない、そしてgitのインストールもできない SP1901-E04 問題: $ git clone
https://github.com/pjreddie/darknet gitが入っていない←ここまではわかる # apt install git 依存しているパッケージrsync、liberror-perlが入ってないよエラー 解決策: rsyncはapt install rsyncでインストールできた liberror-perlはapt install liberror-perlでnot found 仕方ないのでdebパッケージをDLして# dpkg -i liberror-perl_0.17027-1_all.debで その後# apt install git 6
7.
GPUドライバインストール(1) SP1901-E04 NvidiaからDLしてインストール # sh NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run →Xが起動してたらだめだよって言われる ↓ Ctrl
+ Alt + F1でGUI→CUIに切り替えて /etc/init.d/lightdm stop さらに # sh NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run ↓ nouveau kernel driverが入ってるからインストールには失敗したけど、modprobeで無効化し ようか?って言われるのでYESを選択する →少し進むがgccがないよと言われたりLinuxのソースコードがないとだめだよって言われ る 7
8.
GPUドライバインストール(2) SP1901-E04 # apt install
gcc # apt install linux-headers-$(uname -r) # apt install linux-source-$(uname -r) 今度こそ・・ # sh NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run →インストールできた 8
9.
CUDAインストール SP1901-E04 ドライバインストール同様にCtrl + Alt
+ F1でGUI→CUIに切り替え、/etc/init.d/lightdm stop 続いて # su cuda_10.0.130_140.48_linux.run →g++がないからだめだよエラー # apt install g++ 続いて # su cuda_10.0.130_140.48_linux.run →なんとインストールできた 何回か質問されるので適当にYesって答えとく 9
10.
YOLOのビルド(1) SP1901-E04 Yolo公式に従って以下を実行 $ git clone
https://github.com/pjreddie/darknet.git $ cd darknet $ make →cudnn.hがないよエラーがでる nvidiaからlibcudnn, libcudnn-devをダウンロード (libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb, libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb) インストール(nvidiaに登録しないとならないので注意) # dpkg -i libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb # dpkg -i libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb cudnn.hの存在を確認できたので $ make →7以降のバージョンのgccはサポートしてないんだよエラー 10
11.
YOLOのビルド(2) SP1901-E04 # apt install
gcc-6 # apt install g++-6 これだけではgccのバージョンが変わらないためシンボリックリンクを張り替える # cd /usr/bin # mv gcc /tmp # ln -s gcc-6 gcc # mv g++ /tmp # ln -s g++-6 g++ 再度ビルド $ make →成功 パスを通しとく(.bashrcにも書いとく) $ export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin 11
12.
darknet実行 SP1901-E04 $ cd darknet $
./darknet →libcudart.soが見つからないよエラー パスを通す(.bashrcにも書いとく) $ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64 $ ./darknet usage: ./darknet <function> できた 12
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