Raspberry PI(RPI)에 tensorflow를 설치하려면 생각보다 복잡하다.

그래서 오늘은 RPI 설치부터 tensorflow를 설치하는 과정 전체를 다루고자 한다.

01. RPI 설치

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• RPI 공식홈페이지에서 RPI Imager를 설치한다.

  

• 원하는 OS 버전, 저장소를 선택한다.

  • 본인은 64-bit 선택
  • 현 게시물은 64-bit에 초점을 맞춰 진행함.

• 버전과 OS를 선택하면 그림과 같이 톱니 모양의 아이콘이 생성된다.

  

• 톱니 아이콘을 눌러 SSH 사용과 사용자 이름 및 비밀번호 설정을 본인이 원하는대로 지정한다.

  • 이걸 해야 키보드 연결하는 귀찮음을 피할 수 있음.
  • 사전에 RPI에 어떤 내부 아이피가 할당되는지 알고 있다면, 매우 편리함.
  • 만약, 본인 집에서 WIFI를 잡아 사용한다면, 아이피를 몰라도 공유기 페이지에서 어떤 아이피로 잡혔는지 알 수 있음.

• 설정까지 다 했다면 쓰기를 눌러 설치해주도록 한다.

02. tensorflow 설치

해당 내용은 저의 오리지널이 아님을 밝힙니다.

여러 개발 블로그, 스택 오버플로우, 유튜브 등을 참고하여 정리하였습니다.

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• 이거 모든 설치 처음에 반드시 해주는 게 좋음 !
  • 패키지 최신버전화

  $ sudo apt update
  $ sudo apt full-upgrade

• 현재 설치된 아키텍처 확인
  • 32bit 운영체제는 armv7l이 뜰꺼고, 64bit 운영체제는 aarch64라고 뜸.

  $ uname -m

• 본인의 프로젝트 폴더 생성
  • 폴더 위치는 별로 중요하지 않음.

  $ cd Desktop
  $ mkdir project
  $ cd project

• 가상환경 설치
  • 가상환경에 설치를 해야 삭제가 용이하다.
    • 그냥 통으로 설치하면 잘못되었을 때 포맷을 해야하는 경우가 생김...
  • 명령어를 보면 아나콘다와 유사한 것을 알 수 있음.

  $ python3 -m pip install virtualenv
  $ python3 -m virtualenv env
  $ source env/bin/activate

• 참고로 가상환경에 들어갔다 나오는 명령어들은 다음과 같다.

  $ source env/bin/activate    # 접속
  $ exec $SHELL                # 해제

• 원하는 tensorflow 버전을 찾아보자

  • 링크에 접속하면 다양한 tensorflow 버전을 제공하고 있다.
  • 근데, 현재 파이썬 버전과 아키텍처를 맞춰 설치해야 함.

  $ source env/bin/activate
  $ python -V                  # 파이썬 버전 확인
  $ uname -m                   # 아키텍처 확인

  • 파일명이 다음과 같다면 tensorflow-2.9.0을 설치하는데 python 3.8.x(cp38) 버전이 설치되어 있고, 64bit(aarch64) 운영체제여야 한다.

  download_tensorflow-2.9.0-cp38-none-linux_aarch64.sh

• 설치 파일

  • 많은 기술블로그에서 wget 커맨드를 이용해 설치를 했는데, 내용을 복사해서 붙여넣어도 무관하다.
  • 아래 내용의 3, 4번 라인을 복사해 터미널에 그대로 붙여넣는다.
    • 1번은 주석이라서 복사 안해도 됨.

      

  • 나와 같이 python3.9에 tensorflow2.9.0을 64bit 운영체제에 설치하고자 한다면 복붙하세용.

  $ curl -L https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-bin/releases/download/v2.9.0 -tensorflow-2.9.0-cp39-none-linux_aarch64.whl -o tensorflow-2.9.0-cp39-none-linux_aarch64.whl
  
  $ echo Download finished.

  

• 설치
  • pip 명령어를 통해 설치
  • 꽤 오래걸림.

  $ ls                            # whl 파일명을 복사해서
  $ pip install [your-whl-file]   # 붙여넣으세용

• 확인

  $ source env/bin/activate
  $ python
  
  >>> import tensorflow as tf
  >>> tf.__version__

**이 게시글은 2023-02-13에 최초 작성되었습니다.