jupyter notebook tensorflow import가 안되는 문제입니다.

네, 학습과 추론 모두 다 CPU에서는 속도가 받춰주지 않습니다.

네 감사합니다. gpu가 없으면 딥러닝이 어렵다고 하시는 이유는 단지 학습 속도가 느려서 인가요?

웹캠으로 하시려고 그러셨군요. 네, 아무래도 gpu가 없으면 딥러닝은 어렵습니다. 

코랩으로 카메라 구동이라, 쉽진 않아 보입니다만 응원드립니다.

감사합니다.

1번은 cpu버전으로 다시 설치해서 해결되었고 두번째에서 막혀있는데 이 부분도 cuda가 없어서 그런것인가요?

코랩으로 하려고 했었는데 웹캠으로 변형해서 실습과 같이 들으려고 따로 로컬에서 진행한 부분입니다...ㅠ

그럼 교수님 말씀대로 gpu없이 실행하려면 제약사항이 많으니 코랩환경으로 카메라 구동시켜서 하는 방향으로 해보겠습니다.

감사합니다.

오류로 봐서는 cuda library가 설치 되지 않아서 발생한 것 같습니다. GPU 카드가 없으면 tensorflow-gpu 버전을 사용해봐야 cpu를 이용하기 때문에 속도가 매우 느립니다.

실습을 colab으로 하셔도 충분하실것입니다.  일단 colab으로 어느정도 진도를 나가신 후에 추후에 GPU서버가 준비 되시면 이로 기반으로 실습을 다시 해보시는건 어떨지요?

안녕하세요 교수님 윈도우 환경에서 리눅스용 vm을 설치하여 재시도를 하였는데 몇가지 문제가 생겼습니다.

1. KerasYolo_이미지와_영상_Detection 실습코드를 돌리고 있습니다. 교수님께서 tf113 환경으로 돌리는게 맞다고 설명하셔서 tf113으로 돌리면 import tensorflow as tf 과정에서 이런 에러가 발생합니다.

에러 내용을보면 CUDA를 설치하지 않아서 발생하는 에러인가요? 만약 그렇다면 전 그래픽카드가 없는 pc로 실습을 하고있는데 그래픽 카드가 없으면 실습을 진행하지 못하는 건가요?

2. 혹시 몰라서 tf115환경으로도 돌려보았습니다. tf115환경은 import가 무리없이 잘 돌아가다가 아래 부분에서 에러가 발생합니다.

빨리 실습코드 토대로 공부하고 싶은데 생각보다 초반에 너무 막히네요...ㅜ 

안녕하십니까,

conda create -n tf113 python=3.6 으로 tf113 가상환경을 만든 후에 반드시 conda activate tf113으로 tf113 가상환경으로 접속한 다음에 여기서 tensorflow를 설치해 주십시요.

설치 후에는 tf113 가상환경에서 주피터 노트북을 띄우셔야 합니다. 아마 이게 window환경에서 약간 복잡할 것입니다. tf113 가상환경에 tensorflow가 설치되었기 때문에  tf113 가상환경이 되어있는 window prompt를 여신 후 여기에서 주피터 노트북을 띄우셔야 합니다.

conda로 tf113 가상환경을 만든 후에 윈도우 메뉴에서 anaconda powershell prompt를 기동합니다. conda activate tf113을 수행 후에(수행하면 맨앞의 prompt가 base에서 tf113으로 바뀝니다.) 여기에서 jupyter notebook을 수행합니다.  아래 그림 참조 부탁드립니다.