로봇 만들고 싶다..

https://cheongpark.tistory.com/32

이전 글과 바로 이어집니다!

추가적으로 필요한 라이브러리 설치

일단 추가적으로 필요한 라이브러리들이 있기 때문에 설치할 것을 보자!

우리는 여기에서 "run_agent.py"를 실행할 것이기 때문에 필요한 라이브러리들을 보기 위해 실행해봐야함!

일단 이전 글과 바로 연결해서 본다면 run_agent.py는 다른 폴더에 있기 때문에 그곳으로 이동해야 한다! 이 글과 같은 방법으로 폴더를 만들었다면 아래 명령어를 실행하고 좀 다르면 그것대로 하시길! 어쨌든 아까 다운로드 했던 "Video-Pre-Training"  이 폴더로 접속해야 한다는 것!

가상환경이 활성화 되어있는 상태에서 아래 명령어를 실행!

cd "..\Video-Pre-Training"

(..은 뒤로 가는 것)

그 후 일단 테스트로 실행해보자! 일단 여기에서 인공지능 모델은 이 다음 글에서 실행할 것이기 때문에 먼저 "run_agent.py"부터 테스트로 실행해보는 것! 원래는 이 뒤에 여러가지 파라미터를 넣어야 함..

python run_agent.py

일단 실행해보니 처음에 뜨는 오류는 이거였다..

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'.
`np.bool` was a deprecated alias for the builtin `bool`. To avoid this error in existing code, use `bool` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.bool_` here.
The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at:
    https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

대충 더 이상 numpy에서 bool 속성이 안쓰인다는 것 같은데..

분명 저번에는 이런 오류가 안떴었는데.. 뜨는거 보니 허허

지인짜 이 글을 쓰는 최근에 Numpy에서 여러가지 int나 float 등등 어떤 문제점으로 삭제했다고 하는데.. 이게 그대로 깔리면서 문제가 일어났던거 였다..

해결 방법은 간단하다! Numpy를 다운그레이드 해서 설치하면 된다!

pip install "numpy<1.24"

이렇게 하면 일단 첫번째 오류는 끝이다!

또 다시 run_agent.py를 실행해보자!

ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

이번엔 이런 오류가 떴다..

torch.. PyTorch인건데.. 여기에서 조금 어려워진다..

일단 내 컴퓨터가 고사양 인데도 GPU를 연결했어도 실행할 때 약간씩 렉이 있다.. 그래서 무조건 CPU로만 하는건 어렵다고 생각되긴 하는데.. 일단 PyTorch를 설치할 때 CPU와 GPU 2가지 버전으로 설치할 수 있다.

CPU 버전으로 하면 그냥 CPU만 사용하고 GPU 하면 GPU하고 CPU 같이 사용할 것 같은데.. 뭐 암튼

일단 모르겠고 설치해보자! 난 GPU 버전을 설치할 것이기 때문에.. 만약 CPU 버전을 설치한다면.. 추천은 안한다는 점..

이제 설치할 버전이 중요한데.. 이전 글에서 준비하는 것에 CUDA가 있었다. CUDA를 설치했다면 계속 글을 읽으면 되지만 설치 안했다면 설치하고.. 다시 보세요..

일단 CUDA의 버전을 확인하기 위해 아래의 명령어를 친다!

nvcc --version

이 명령어를 치면 현재 내 컴퓨터에 깔린 CUDA 버전이 나오는데..

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Mon_May__3_19:41:42_Pacific_Daylight_Time_2021
Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.109
Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29920130_0

뭐.. 대충 11.3이라고 한다..

이제 CUDA가 11.3이라는 것을 확인했으니 PyTorch를 설치하러!

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

이 링크로 들어가면 PyTorch 설치 버전들이 엄청 나온다.. 여기에서 검색으로 11.3을 검색!

그렇게 되면 Conda 버전과 Wheel 버전이 있는데 이건 설치 방법? 같은 것이다.. 아나콘다로 설치할지 pip으로 설치할지.. 하지만 PyTorch는 내가 깔아봤을 때 아나콘다가 더 잘 깔리고 적용도 잘되기 때문에 아나콘다 버전으로 설치할 것임!

그래서 1.12.1 버전에 있는 것중 CUDA 11.3 으로 되어있는 것을 찾았다.

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y

*위 명령어를 따라 쓰면 안되고 무조건 자신의 컴퓨터에 맞춰서 설치해야 합니다!!

-y는 중간에 확인 과정 없이 바로 넘기기 위해 직접 추가한 것입니다!

이제 가상환경이 활성화 되어있는 아나콘다 터미널 창에서 실행한다. 그러면 정상적으로 깔리는데.. 만약 오류가 있으면 문제점을 찾아보기를..

어쨌든 다시 run_agent.py를 실행해본다!

ModuleNotFoundError: No module named 'gym3'

이번엔 gym3가 없다한다..얘는 설치하기 쉽다.

그냥

pip install gym3

이거 입력하면 바로 설치된다.

그러면 다시 run_agent.py를 실행!

ModuleNotFoundError: No module named 'attr'

이번엔 attr이 없다 한다..! 근데 한가지 여기서 속지말아야 할 것이 있다!

신기하게 저걸 설치해보면 일단 attr이 없다면서 안된다..

이유는 attr 과 attrs 이 2가지 존재하는데.. attrs를 설치해야한다.. 하하하하

한가지만 있어주지..

아래 명령어로 해결 가능!

pip install attrs

!! 이제 이 글로 여기까지 따라왔으면 아래 같은 메세지가 뜬다!

usage: Run pretrained models on MineRL environment [-h] --weights WEIGHTS --model MODEL
Run pretrained models on MineRL environment: error: the following arguments are required: --weights, --model

이건 이제 모든 것이 다 깔렸다는 뜻이다!

이제부턴 인공지능 모델 파일들을 같이 제공해달라는건데 이건 다음 Pt에서 말하겠음요!

시작하기 전!

나는 파이썬을 잘 모른다. 아직 입 출력도 잘 모른다. 그러므로 이 내용이 정확하지 않을 수도 있으니 주의!

(선생님들은 내가 파이썬을 잘한다고 하는데.. 이해력과 끈기만 좋을 뿐 전혀 파이썬을 모른다.)

만약 아나콘다와 비쥬얼 스튜디오 코드와 쿠다가 깔렸다면 아래로

https://cheongpark.tistory.com/7

1. 일단! YOLOV5란

YOLO는 "You only look once"의 약자다! "인생은 오직 한번뿐" 이라는 뜻을 가지고 있다.

(한번에 보고 찾는 그런 느낌인 것 같다;;)

V5는 아마 버전일꺼다! (V6는 언제 나오누..?)

어쨌든 YOLOV5는 Object Detection Algorithms(객체 감지 알고리즘)으로 유명한 알고리즘이니 더 많은 문서는 아래 링크에서 보기 바람!

https://docs.ultralytics.com/

2. YOLOV5가 좀 짜증났다..?

일단 돌리기 전.. 나의 힘든 과정을 풀어야겠다..

파이썬을 진짜 거의 처음으로 돌렸던 2021년 8월 쯤 YOLOV5를 했었는데당시에는 유튜브를 찾거나 크롬을 찾더라도 윈도우로 돌리는 방법이 안나오고 거의 다 코랩에서 돌리는 글들만 나왔었다.

내가 코랩으로도 해봤지만.. 코랩에서 지원하는 그래픽카드는 내꺼에 비해 속도를 많이 내 주지 못 하였고 나는 컴퓨터도 좋고 내 컴퓨터로 직접 돌려보고 싶어서 계속해서 도전했다. (RTX 3080TI임)

그러다가 계속 구글링도 하며 찾아보며 어떤 오류가 발견이 됬었는데 CP949였다. 인코더 문제 같은데 리눅스에선 정상적으로 돌아가고 윈도우에서만 이 오류로 안돌아 갔었던 것 같다. 그래서 나는 CP949해결 방법을 블로그에서 찾아 비슷한 구문에 모두 "UTF-8"을 넣어서 대입해서 2개의 오류를 찾고 해결했었다.. 흐윽...

근데 그저께 해보니깐.. 음.. 새로 설치했는데도 잘되네.. 하하하 왜 이제야 해결해준거니...

3. 먼저 개발환경 준비!

나는 Anaconda와 Visual Studio Code로 작업할 것이다!

https://www.anaconda.com/

https://code.visualstudio.com/

먼저 이 2개를 깔면 된다!

아나콘다는 가상 환경을 만들기 위해 쓸 것이고

Visual Studio Code는 개발을 할 때 쓸 꺼기 때문에 필요하다!

(만약 딱히 자세하게 하고 싶지 않다면 Visual Studio Code는 딱히 필요없다. 그냥 아나콘다에서 명령어만 치면 되서)

그래픽카드가 별로 좋지 않거나 그래픽카드가 없는 경우 이 부분은 넘어가주세요!

그래픽카드가 있다고 해서 무조건 했다가.. 메모리 부족 그런걸로.. 전혀 진행이 안될 수 있으니.. 조심!

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local 

이 곳에 접속하여

Download (2.5 GB)를 눌러 다운받고 설치합니다.

오래 걸리니 아나콘다와 같이 설치해주세요! 왜냐! 둘다 엄청 걸리거든요!

다음은 Anaconda와 Visual Studio Code 기본 설정입니다!