이제 서버 컴퓨터로 모델을 가동시킬 준비를 할 차례이다.
본 프로젝트는 pytorch 1.8 버전을 사용할 예정이다.
서버컴퓨터에 conda가 미리 설치되어 있어 pip 대신 conda로 가상환경을 먼저 세팅하였다.
# python 버전이 3.8인 "py38"라는 가상환경을 만든다는 뜻
conda create -n py38 python=3.8
# 가상환경 확인
conda list
# 가상환경 켜기
conda activate py38
이제 activate를 한 후, py38 가상환경 안에서 작업을 진행할 것이다. 다음으로 할 일은 slowfast모델을 돌릴 딥러닝 프레임워크 "pytorch"를 설치해야한다.
우리는 GPU를 활용하게끔 해주는 CUDA를 사용할 것이기 때문에 이에 맞는 pytorch를 설치할 것이다.
# cuda version 확인
nvcc - V
내 컴퓨터는 cuda 버전이 9.1이지만 해당 버전 전용 pytorch는 존재하지 않기 때문에 문제가 생겼다.
하지만 관리자 계정은 cuda 버전이 11.2로 11.1버전 toolkit을 사용할 수 있다. 따라서 관리자께 문의한 결과 관리자 계정의 사용을 허락받아 문제를 해결할 수 있었다.
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
만약, 위와 같은 메세지가 뜬다면 업데이트를 진행해야한다!
failed with initial frozen solve. retrying with flexible solve
conda update -all
# python 실행
python
# PyTorch 모듈 가져오기
import torch
# 사용 가능한 그래픽카드 이름 출력
torch.cuda.get_device_name(0)
# CUDA가 사용가능하면 True 출력
torch.cuda.is_available()
확인 결과, 그래픽카드는 'NVIDIA GeForce RTX 3090'이며 CUDA 사용 가능하다!
OpenCv는 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리로 실시간 이미지 프로세싱에 중점을 두었다. 때문에 이미지 딥러닝에 주로 사용된다.