YOLOを動かすための環境を構築した時のメモです。クラウドの選択肢がありましたが、物理環境での構築になりました。実際にパソコンを組んでから期間が空いたので思い出しながら書いています。
ハードウェア構成
ハードウェア構成は以下の形で構成しました。GPUは組み立てときに設置せず、OSのインストール・GPUドライバーを入れてからハードウェアに組み込みを行いました。
マザーボード: PRIME H270-PRO
CPU: Core i7 7700K BOX
GPU: ROG STRIX-GTX1070-O8G-GAMING
メインメモリ: Corsair CMK8GX4M2A2666C16 [DDR4 PC4-21300 4GB 2枚組]
ストレージ: ST4000DM004 [4TB SATA600 7200]
電源: RM650x CP-9020091-JP
CPUクーラー H100i V2 CW-9060025-WW
LANケーブル 有線
Ubuntu 16.04 LTS デスクトップ版のUSBメディアを作成
OSを上記に決定しこの記事を参考にusbから起動するためのメディアを作成します。
USBよりOSを起動
BIOSよりUSB起動に設定を行い、Ubuntuを起動・インストールを行います。ウィザードが表示されるため画面に沿ってインストールを行います。
HDDドライブよりOSを起動
USBよりインストールが完了したら、USBを抜き、BIOSの設定よりHDDより起動を行います。
Nvidia-Driverのインストール
ここよりドライバーのバージョンを確認します。
「384.90」でした。
Driverのインストール
以下、コマンドでインストールを行います。
sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa -y
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-384
GPUをマザーボードに取り付ける
パソコンの電源を落とし、GPUをマザーボードに設置します。設置が完了したら、起動して、以下コマンドでインストールできているか確認を行います。
nvidia-smi
SSHの設定を行う
メインパソコンはMacBook Proのため、同一ネットワークから操作するためにSSHサーバを立てます。設定はごく簡単なものだけ行いました。
SSHサーバのインストール
sudo apt-get install openssh-server
SSHの設定
vi /etc/ssh/sshd_config
rootログインを禁止
PermitRootLogin no
再起動
sudo systemctl restart ssh
固定IPの設定
SSHで繋ぐため固定IPを設定します。少しバージョンが古いですがこの記事を参考に
ipv4 192.168.1.200
ネットマスク 255.255.255.0
ゲートウェイ 192.168.1.1
DNSサーバ 192.168.1.1
で設定。
再起動を行う。
SSH接続確認
Macのターミナルを開き
ssh user@192.168.1.200
入れました。
CUIモードでサーバを起動
ググったら以下でいいとのこと。
sudo systemctl set-default multi-user.target
Nvidia-Dockerの準備
ホスト環境(Ubuntu)を汚さないために、Nvidia-dockerをインストールします。ホスト側にDriverが必須ですがすでにインストールが完了しているため、Dockerをインストールします。
Dockerはここに沿って入れるだけです
手順に沿って進めて行きます。
Dockerのインストール準備
パッケージの更新
sudo apt-get update
HTTPS経由でのaptを使用するために必要なものをインストール
sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
software-properties-common
dockerの公式GPGキーを追加
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
安定板を入れれるように以下を実行
sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) \
stable"
Dockerのインストール
パッケージを更新
sudo apt-get update
インストール
sudo apt-get install docker-ce
sudoなしでdockerの実行
sudo usermod -aG docker user
次回ログインした際に有効になるようです。
Nvidia-Dockerのインストール
Nvidia-Dockerに必要なNvidia-driverとDockerのインストールが完了したので公式のインストール手順に沿ってインストールを行います。
# Install nvidia-docker and nvidia-docker-plugin
wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb
# Test nvidia-smi
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
YOLO環境の作成
以下コマンドでコンテナを起動
nvidia-docker run nvidia/cuda:8.0-runtime-ubuntu16.04 bash
YOLOのインストール
こちらも公式サイト通りに作業を進めます。
cd ~/
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
vim Makefile
GPUを有効化
GPU=1
make
make
YOLOの動作確認
学習結果をダウンロードし
wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
推薦処理の実行
./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg
結果
layer filters size input output
0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32
1 max 2 x 2 / 2 416 x 416 x 32 -> 208 x 208 x 32
.......
29 conv 425 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 425
30 detection
Loading weights from yolo.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 0.016287 seconds.
car: 54%
bicycle: 51%
dog: 56%
YOLOを動かす環境が出来上がりました。