[Artificial Intelligence / MXNet] Windows 환경에 MXNet 설치하기

by Geol Choi | Jun. 22, 2017

이번 포스팅에서는 Windows OS 환경에서 R과 Python에 MXNet을 설치하는 방법에 대하여 알아보도록 한다.

본 개발 환경은 필자가 구동하는 환경인 Windows 7 64 bit에서 구축한 것이지만, 동일한 방법은 Windows 8이나 10에서도 가능하리라 생각된다.

R

현재 MXNet은 CRAN 패키지를 제공하지 않는다. 하지만, MXNet 깃허브 페이지에 단 3줄의 코드로 설치 방법이 설명되어 있으며, 다른 언어들에 비해 R에서의 설치는 매우 쉬운 편이다.

install.packages("drat", repos="https://cran.rstudio.com")
drat:::addRepo("dmlc")
install.packages("mxnet")

Python

Python 환경에 대한 MXNet 설치는 R 환경에 대한 설치보다는 약간 까다로운데 Anaconda를 이용하여 설치하는 방법이 비교적 수월한 것 같다.

Anaconda 설치 및 가상환경 생성

현재 Python 3.X에서 MXNet과의 호환성 이슈가 있다고 알려져 있다. 따라서, Python 2.7 버전을 지원하는 Anaconda를 설치한다 (이미 설치되어 있으면 이 과정을 생략한다).

Anaconda Python 2.7 버전 다운로드

설치가 완료되면, MXNet을 위한 가상환경을 생성하기 위해 Anaconda Prompt를 관리자 권한으로 실행한다.

Anaconda Promt가 실행되면 명령창에 다음과 같이 입력하여 MXNet 가상환경(VirtualEnv)을 만들도록 한다:

> conda create -n mxnet-gpu python=2.7

이름을 굳이 mxnet-gpu로 한 이유는 차후에 CPU 환경과 구별하기 위함이며, 구별이 필요없는 경우라면 가상환경 이름을 그냥 mxnet이라고 하면 될 것 같다.

* Anaconda Navigator를 통해서도 가상환경 생성이 가능하다. 아래 이미지와 같이 왼쪽 바에서 Environments를 클릭하고 Create 버튼을 클릭하면,

다음 이미지와 같이 새로운 가상환경을 생성하는 메시지 대화상자가 열린다.

가상환경 생성이 완료되면 Anaconda Navigator의 Home 메뉴에 mxnet-gpu가 등록되어 있는 것을 확인할 수 있다.

mxnet-gpu 가상환경 생성이 완료되면, activate 명령으로 mxnet-gpu 가상환경을 활성화한다:

> activate mxnet-gpu

MXNet Prebuilt 파일 다운로드 및 압축해제

Windows OS 환경에서 Python-MXNet을 구동하기 위해 반드시 필요한 라이브러리가 있다. 이름하여 libmxnet.dll인데 MXNet의 Github 페이지에서 소스를 다운로드하여 직접 빌드할 수도 있고(필자도 아직은 해보지 않았음), 누군가가 우리의 수고를 덜어주기 위해 미리 빌드한 파일을 다운로드 할 수도 있다.

이에 대한 유용한 사이트는 다음과 같다:

(1) Prebuilt DLL 다운로드 사이트

(2) CPU 버전 다운로드

(3) GPU 버전 다운로드

압축 파일을 다운로드하고 압축해제 한다. 예를 들어, 20160531_win10_x64_gpu.7z를 적당한 곳에 압축해제 한다.

MXNet 환경변수 설정

압축해제한 폴더에 보면 setupenv.cmd 라는 파일이 존재한다. Command Linet Tool에서 (Anaconda Prompt에서 해도 됨) 압축해제 폴더의 경로로 이동 후 "setupenv.cmd" 명령을 입력하면 자동으로 MXNet 환경변수가 등록된다:

(mxnet-gpu) (YOUR_20160531_win10_x64_gpu_PATH) > setupenv.cmd

시작 > 컴퓨터 > 속성 > 고급시스템 설정 > 환경변수에서 MXNet 환경변수를 확인할 수 있다:

Python-MXNet 설치하기

조금 전 압축파일을 해제한 폴더 내에서 python 폴더로 이동한다. 그 안에 보면 setup.py라는 파일을 볼 수 있을 것이다. Command Line에서 해당 경로로 이동 후 다음과 같이 명령을 입력하여 Python-MXNet을 설치하자:

(mxnet-gpu) (YOUR_20160531_win10_x64_gpu) > python setup.py install

위의 명령을 입력 후 아래와 같이 설치가 진행되는 메시지를 보면 대성공이다.

Third Party DLL 파일 복사

3rdparty라는 이름의 폴더로 이동하면 아래 이미지와 같이 5개의 폴더가 존재하는 것을 확인할 수 있다.

각각 폴더 내에는 DLL 파일이 존재하는데 (또는 하위폴더인 bin 폴더 안에 존재하는 경우도 있음) 각각을 64bit를 기준으로 C:\Windows\system\ 경로에 복사한다.

Python-MXNet 실행

이제 거의 다 마무리가 되어간다. Anaconda Prompt에서 Python을 실행하고 Python 명령 프롬프트에서 다음 MXNet 라이브러리를 임포트하는 명령을 입력해 본다:

>>> import mxnet as mx

별다른 에러 메시지 없이 실행되면 제대로 설치가 된 것이다.

* Python-MXnet은 numpy 라이브러리를 사용하므로 만약 numpy가 설치되어 있지 않다면 설치하도록 하자:

> conda install numpy

참고사이트

http://mxnet.io/get_started/windows_setup.html

https://stankirdey.com/2017/03/09/installing-mxnet-deep-learning-framework-on-windows-10/

이제 Windows의 Python 환경에서 MXNet을 이용하여 즐딥러닝 하자!!