이 자습서에서는 UWP 애플리케이션에서 실시간 개체 검색 모델을 로컬로 학습시키고 평가하는 방법을 보여줍니다. 모델은 모든 Windows 디바이스에서 GPU 가속 학습을 제공하는 DirectML API를 통해 컴퓨터에서 로컬로 TensorFlow로 학습됩니다. 학습된 모델은 웹캠을 사용하여 Windows ML API를 사용하여 실시간으로 프레임의 개체를 검색하는 UWP 앱에 통합됩니다.
먼저 컴퓨터에서 TensorFlow를 사용하도록 설정합니다.
TensorFlow를 사용하여 모델을 학습하는 방법을 알아보려면 모델 학습을 진행할 수 있습니다.
TensorFlow 모델이 있지만 WinML API에 사용하기에 적합한 ONNX 형식으로 변환하는 방법을 알아보려면 모델 변환을 참조하세요.
모델이 있고 WinML 앱을 처음부터 만드는 방법을 알아보려면 모델 배포로 이동합니다.
DirectML을 사용하여 TensorFlow에 GPU 가속 사용
컴퓨터에서 TensorFlow를 사용하도록 설정하려면 다음 단계를 진행합니다.
Windows 버전 확인
네이티브 Windows에서 DirectML 패키지가 있는 TensorFlow는 Windows 10 버전 1709(빌드 16299) 이상 버전의 Windows에서 작동합니다.
winver 명령()을 통해 실행 Windows logo key + R 하여 빌드 버전 번호를 확인할 수 있습니다.
GPU 드라이버 업데이트 확인
최신 GPU 드라이버가 설치되어 있는지 확인합니다. 설정 앱의 Windows 업데이트 섹션에서 업데이트 확인을 선택합니다.
DirectML 미리 보기를 사용하여 TensorFlow 설정
TensorFlow에서 사용하려면 Windows 내에서 가상 Python 환경을 설정하는 것이 좋습니다. 가상 Python 환경을 설정하는 데 사용할 수 있는 많은 도구가 있습니다. 이러한 지침에서는 Anaconda의 miniconda를 사용합니다. 이 설정의 나머지 부분에는 미니콘다 환경이 사용된다고 가정합니다.
Python 환경 설정
비고
아래 명령에서는 Python 3.6을 사용합니다. 그러나 패키지는 tensorflow-directml Python 3.5, 3.6 또는 3.7 환경에서 작동합니다.
컴퓨터에 Miniconda Windows 설치 관리자를 다운로드하여 설치합니다. 필요한 경우 Anaconda의 사이트에 설치하기 위한 추가 지침 이 있습니다. Miniconda가 설치되면 directml이라는 Python을 사용하여 환경을 만들고 다음 명령을 통해 활성화합니다.
conda create --name directml python=3.6
conda activate directml
DirectML 패키지를 사용하여 Tensorflow 설치
비고
패키지는 tensorflow-directml TensorFlow 1.15만 지원합니다.
다음 명령을 실행하여 pip를 통해 DirectML 패키지로 TensorFlow를 설치합니다.
pip install tensorflow-directml
패키지 설치 확인
패키지를 설치한 tensorflow-directml 후에는 두 개의 텐서를 추가하여 올바르게 실행되는지 확인할 수 있습니다. 대화형 Python 세션에 다음 줄을 복사합니다.
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.enable_eager_execution(tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(tf.add([1.0, 2.0], [3.0, 4.0]))
DML 디바이스에 추가 연산자를 배치하면 다음과 유사한 출력이 표시됩니다.
다음 단계
이제 필수 구성 요소를 정리했으므로 WinML 모델 만들기를 계속할 수 있습니다. 다음 부분에서는 TensorFlow를 사용하여 실시간 개체 감지 모델을 만듭니다.
중요합니다
TensorFlow, TensorFlow 로고 및 관련 마크는 Google Inc.의 상표입니다.