【선박분류】 프로젝트 위한 Docker/DLPC 환경설정하기

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DLPC는 국민대 딥러닝 서버 이름입니다.

(선박분류) 프로젝트 위한 Docker/DLPC 환경설정하기

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DLPC : https://dlpc.cs.kookmin.ac.kr/

Project : Dacon

BaseLine Code : https://github.com/SIAnalytics/simplified_rbox_cnn

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[Docker 환경설정]

Local환경에서 baseline Code를 돌리기 위해 다음과 같은 환경설정을 하였다.

우선 아래의 이미지가 baseline code를 돌리는데 문제가 없다고 하여, 도커이미지를 다운 받았다.

Docker Hub TF Repo: https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow

TF 1.6 py3-gpu Docker Image: https://hub.docker.com/layers/tensorflow/tensorflow/1.6.0-gpu-py3/images/sha256-0f4b997bc3af4caa3b700552bf295dde3a6a36c4816ff036d0ddd1632e73cb52

$docker pull tensorflow/tensorflow:1.6.0-gpu-py3

그리고 이를 실행하기 위해 다음과 같은 코드로 실행시켰다.

$ sudo docker run –runtime=nvidia -it [–rm] -p 8888:8888 -p 6006:6006 –name tf16 tensorflow/tensorflow:1.6.0-gpu-py3

실행하면 자동으로 주피터가 열린다. 주피터 환경에서 upload를 진행했다. upload는 baseline의 git repository를 전체 git clone한 것을 압축하여 업로드 하였다. 파일이 주피터에 올라갔으면 터미널에서 아래의 명령어를 사용해 압축을 풀었다. (압축 하기, 풀기)

$ tar -xvzf <simpli~~>.tar

ctrl+c를 통해서 서버를 닫은 다음, 다음을 순차적으로 실행하면 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.

$ docker start $ docker attach chrome 의 주소창에 -> http://localhost:8888/tree

그러면 이전에 넣었던 파일이 그대로 있고, 주피터 환경이 열리는 것을 알 수있다.

그리고 이 파일을 내 도커 허브에 올려놓기 위해 다음의 명령어를 사용했다.

docker commit <tf16_with_rboc/ImageName/tag는 자동으로 latest>

도커 허브에 올리기

$ docker login $ export DOCKER_ID_USER=”sb020518” # str변수 정의 해둠 $ docker tag tf16_with_rboc:latest $DOCKER_ID_USER/tf16_with_rbox $ docker push $DOCKER_ID_USER/tf16_with_rbox

[DLPC 환경설정]

DLPC에서 baseline Code를 돌리기 위한 준비를 다음과 같이 환경설정 하였다.

1. virtualenv를 설치하기

패키지와 라이브러리들을 잘 관리하기 위해 virtualenv를 사용한다.

anaconda를 사용하려고 했지만, anaconda는 docker에서 좀 더 아래 Layer여서 사용할 수가 없었다. 또는 docker inside docker 방법으로 내가 활동하는 docker위에 docker를 새로 설치함으로써 내가 위에서 만든 이미지를 다운받아 사용하려고 하였다.

https://gist.github.com/Geoyi/d9fab4f609e9f75941946be45000632b

$ sudo pip3 install virtualenv $ virtualenv venv $ source ./venv/bin/activate

2. google drive handling

연결 끊김 방지 : https://bryan7.tistory.com/1077function ClickConnect() { var buttons = document.querySelectorAll(“colab-dialog.yes-no-dialog paper-button#cancel”); buttons.forEach(function(btn) { btn.click(); }); console.log(; document.querySelector(“#top-toolbar > colab-connect-button”).click(); } setInterval(ClickConnect,100060); function CleanCurrentOutput(){var btn = document.querySelector(“.output-icon.clear_outputs_enabled.output-icon-selected[title$=’현재 실행 중…’] iron-icon[command=clear-focused-or-selected-outputs]”);if(btn) { console.log(“30분마다 출력 지우기”); btn.click(); } }setInterval(CleanCurrentOutput,100060*30);

colab : Alpha_project.ipynb

from google.colab import drive drive.mount(‘/content/gdrive’) % cd /content/gdrive/My Drive/알파돌고래/10th ! ls

3. 추가 패키지 다운받기

baseline code : https://github.com/SIAnalytics/simplified_rbox_cnn

tenserflow object detection API : https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection

API install : https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection

$ pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow-gpu==1.6.0 $ pip install OpenCV-Python==3.4.9.31 아래코드) DLPC에서 이것이 uninstall 되는 경우가 잦으므로, 자주 다시 설치해주기 $ sudo apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml python-tk

$ pip install Cython contextlib2 pillow lxml jupyter matplotlib $ pip list #venv에서 activate 하고 있을때.

4. baseline 코드 실행해보기

$ cd ~/Rbox_junha/simplified_rbox_cnn/ $ protoc protos/*.proto –python_out=.

5. Data Set 다운로드

\1. dropbox계정에 로그인을 한다.

\2. 제공된 Data Set이 저장되어 있는 dropbox에서, send to my directory를 선택하여, 나의 계정에 파일을 넣어놓는다.

\3. share link를 만들어 링크를 복사한다.

(ex) https://www.dropbox.com/s/jauf/0~400%28with_json%29.zip?dl=0)

\4. DLPC에서 다음과 같이 명령어를 친다.

@ 주의 : sudo mv 0~400(with_json).zip\?dl=0 다음과 같이 특수문자를 사용하기 위해 \과 같이 사용해야 한다.

$ sudo wget https://www.dropbox.com/s/jauf/0~400%28with_json%29.zip?dl=0 # 다운 받은 파일의 이름을 바꾼다. $ sudo mv 0~400(with_json).zip\?dl=0 0~400(with_json).zip # 그리고 다음과 같이 압축을 해제한다. $ sudo unzip 0~400(with_json).zip -d ./0~400 # 해당파일을 압축해제. 0_400이라는 폴더 내부에 사진 저장.

\5. 그 다음 파일을 다운받기 위해, send to my directory 또 실행하면 공간부족이라고 뜬다. 따라서, 이전 파일을 지우고 1번~5번까지의 과정을 다시 반복한다.

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6. train을 위한 Data Set 만들기

아래와 같은 명령어를 사용해서, 어떤 폴더에 있는 모든 사진(파일)들을 다른 폴더로 옮긴다.

$ sudo mv ./0~400/* ./0~400+json/

7. create_dataset (TFRecord 생성하기)

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8. config 설정하기

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9. train하기

python train.py …

10. python train_n_eval.sh

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실행 순서

  1. pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow==1.6.0

  2. [https://dacon.io/competitions/official/235492/codeshare/615]
  3. pip install shapely

  4. sudo python3 create_dataset.py –src_dir=’train’ –dst_path=’train.tfrecord’ –is_include_only_pos

  5. sudo python3 train.py –pipeline_config_path=”configs/rbox_cnn_resnet101.config” –train_dir=”train”

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