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docker 컨테이너가 GUI까지 포함할 경우 오버헤드가 많아 비효율적임. 하지만, 딥러닝 또는 영상처리 코드를 작성할 때 이미지를 확인해야할 경우 리눅스의 x 윈도우가 필요함 이때, 도커는 로컬환경의 xhost와 컨테이너를 연결하여 로컬 환경의 GUI를 가져다 쓸 수 있음(로컬환경의 웹캠이나 기타 장치도 마찬가지) 이때 사용되는 "$ docker run" 명령은 아래와 같음 $ docker run -p 8888:8888 --gpus all --privileged --rm -it -v /dev/video0:/dev/video0 -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=unix$DISPLAY -v /dev/snd:/dev/snd -e="QT_X11_NO_MITSHM=1..

원격 빌드를 완료하여도 데이터셋을 서버PC에 옮기는 것은 귀찮은 작업이다. 더군다나 서버 PC가 먼 곳에 있다면 불가능하거나 시간소모가 클 것이다. 이 글에서는 원격 서버 PC에 FTP 파일 서버를 설치하여 데이터셋을 전송하는 FileZila를 사용해 FTP 파일 서버를 설치하는 내용을 다룬다. 1. 아이피타임 공유기를 사용한 FTP 포트포워딩 이전 글에서 SSH 포트포워딩을 통해 원격 접속 PC의 Pycham pro 버전에서 서버PC의 파이썬 인터프리터를 불러와 사용하는 원격 빌드를 다뤘다. SSH 포트포워딩과 동일한 고정 IP 로 FTP 포트의 IP를 설정하고 외부 포트는 겹치지 않는 임의의 포트를 선택하고 내부 포트는 FTP 전용포트인 21로 설정한다. 공유기 설정이 끝났다. 2. Ubuntu 서버..

Pycharm은 대학생 또는 대학원생에게 pro 버전을 사용할 수 있는 1년 라이센스를 무료로 제공한다. https://www.jetbrains.com/student/ 위 링크에서 학교 계정 이메일을 통해 인증을 받아 라이센스를 얻을 수 있다. 라이센스 얻은 후 Pycharm pro버전을 설치하면 로그인 창이 나오는데 이때 인증받은 계정을 통해 로그인하면 pro 버전을 무료로 1년간 사용할 수 있다. 1년 후에도 다시 인증 받으면 무료로 사용할 수 있는거 같은데 1년 뒤에 생각해봐야겠다. 우선 서버 PC에 SSH를 설정해줘야한다. SSH 포트포워드 및 고정 IP 설정 방법은 이전 글에 설명했으니 참고바랍니다. SSH 포트포워드 및 고정 IP 설정 후 서버 PC에서 다음과 같은 명령어로 SSH 서버를 설치..

일반적인 Ubuntu 18.04 LTS 데스크탑 버전을 설치하면 Ubuntu repository에는 nvidia-390 버전 이상의 그래픽 드라이버가 없기 때문에 설치되지 않는다. 또한, Ubuntu 자체적으로 설치되어있는 nouveau라는 그래픽 드라이버는 딥러닝 연산 목적이 아닌 영화같은 영상매체를 보기위한 목적으로 linux 개발자들이 만든 그래픽 드라이버이기 때문에 삭제한 후 Nvidia의 정식 그래픽 드라이버를 설치해야한다! 이 글에서는 간단한 Ubuntu 18.04 LTS 설치 이후 작업 부터 아나콘다를 설치하여 Keras2.2.4 버전 실행까지 설치 진행 사항을 설명한다. 1. ubuntu 18.04.1 한글 입력 설정 아래 코드로 한글 언어팩을 설치한후 $ sudo apt-get updat..

아나콘다 기본 패키지들은 아래와 같다 명령어로 "$ conda update conda" 아나콘다를 업그레이드하면 기본 패키지를 간단하게 설치할 수 있다. 기본 패키지 및 설치 명령어 1) Spyder 설치 # conda update spyder 2) numpy 설치 # conda install numpy 3) scipy 설치 # conda install scipy 4) matplotlib 설치 # conda install matplotlib 5) ipython 설치 # conda install ipython 6) pytest 설치 # conda install pytest 7) sympy 설치 # conda install sympy 8) cython 설치 # conda install cython

아래처럼 크롬 웹 PDF 상에서 오른쪽 버튼으로 크롬 응용 프로그램인 Cool tooltip dictionary 14을 실행하여 구글 번역 결과를 확인할 수 있는 방법을 설명하겠습니다! 저기 노란 박스가 구글 번역 결과입니다!! 가끔 pdf 상에서 구글 번역기로 ctrl + c, ctrl + v하면 개행문자도 같이 복사되어서 불편한데 이 방법을 사용하면 개행문자를 알아서 삭제해줍니다! 웹브라우저는 크롬을 사용하여야 합니다!! 크롬에는 확장프로그램을 설치할 수 있는데 크롬에서 설정메뉴 -> 도구 더보기 -> 확장 프로그램으로 들어갑니다 아래는 예시입니다 먼저, 아래 링크로 들어가서 크롬 확장 프로그램인 Cool Tooltip Dictionary 14를 설치해줍니다! https://chrome.google...

주피터 노트북은 CMD창에서 명령어를 입력 할 때 경로를 Root로 가지기 때문에 다른 상위 디렉토리에 있는 파일을 불러올려면 윈도우 커맨드 'cd' 로 해당 경로로 이동한다음 다시 주피터 노트북을 켜야하는데 이것은 상당히 손이 많이갑니다.... 'cd' 명령어 없이 디렉토리 이동을 편하게 할 수 있고 CMD창을 간편하게 열 수 있는 팁을 설명해보도록 하겠습니다. 1. 레지스트리 편집기창 열기! "윈도우키 + R" 단축키로 실행 창 켜서 "REGEDIT" 입력 후 엔터 2. HKEY_CLASSES_ROOT => Directory => Background => shell 항목으로 이동!! 이동 후 shell 클릭후 오른쪽 클릭해 메뉴에서 "새로만들기 -> 키" 클릭 새로 만들어진 디렉토리에 "opencmd..

윈도우 10 환경에서 텐서플로우 GPU 버전 설치 가이드 설치 가이드 과정 1. cuda_8.0.61_win10 설치 2. cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 설치 3. Anaconda 설치 4. 가상환경 생성 및 tensorflow-gpu 설치 5. Jupyter notebook에 가상환경 커널 추가하기! 제가 처음 GPU버전 텐서플로우를 설치하면서 구글링한 내용을 바탕으로 작성한 글입니다. 저와 다른 환경에서는 이 설치가이드가 부적절할 수도 있으니 참고해주세요!저의 설치 환경인 윈도우 10에서 설치파일 Anaconda3 4.2.0 버전, cuda_8.0.61_win10 버전, cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 버전으로설치 및 실행 확인했습니다! 4. 가상환경 생성 및..

윈도우 10 환경에서 텐서플로우 GPU 버전 설치 가이드 설치 가이드 과정 1. cuda_8.0.61_win10 설치 2. cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 설치 3. Anaconda 설치 4. 가상환경 생성 및 tensorflow-gpu 설치 5. Jupyter notebook에 가상환경 커널 추가하기! 제가 처음 GPU버전 텐서플로우를 설치하면서 구글링한 내용을 바탕으로 작성한 글입니다. 저와 다른 환경에서는 이 설치가이드가 부적절할 수도 있으니 참고해주세요!저의 설치 환경인 윈도우 10에서 설치파일 Anaconda3 4.2.0 버전, cuda_8.0.61_win10 버전, cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 버전으로 설치 및 실행 확인했습니다! 1. cuda_8.0..