잡다한 것 (9) 썸네일형 리스트형 Docker 설치 및 Nvidia docker로 GPU 사용하기 (feat. 자주쓰이는 명령어) Docker 설치 정리 Docker 설치 curl -fsSL | sudo sh Root권한 설정 (재부팅 하면 설정됨,안해도 sudo와 함께 사용해도 상관없음) sudo usermod -aG docker $USER #현재 접속중인 사용자에게 권한주기 sudo usermod -aG docker your-user #your-user 사용자에게 권한주기 Docker 설치확인 docker version Ouput : Client: Docker Engine - Community Version: 19.03.13 API version: 1.40 Go version: go1.13.15 Git commit: 4484c46d9d Built: Wed Sep 16 17:02:36 2020 OS/Arch: linux/amd64.. Tensorflow 1.14 에 TensorRT 설치 하기(feat. bazel builder) Tensorflow 1.14 버젼에서 TensorRT 환경을 셋팅하기 위한 문서 입니다. 주의 사항 : TensorRT가 설치되어 있는 환경에서 진행, numpy 버젼 1.19.0 미만 TensorRT 설치 (아래 링크 이용) 2020/07/30 - [잡다한 것] - GPU 가속을 위한 TensorRT 7.0.0, tkDNN 환경 구축하기(feat. cmake업그레이드) GPU 가속을 위한 TensorRT 7.0.0, tkDNN 환경 구축하기(feat. cmake업그레이드) 해당 문서는 GPU 연산 가속화를 위한 TensorRT+tkDNN 환경을 구축하기 위한 포스팅입니다. TensorRT는 Nvidia에서 만든 딥러닝 추론 최적화 라이브러리이다. 기존 딥러닝 모델을 구조적으로 개선해서 추�� keyog.. GPU 가속을 위한 TensorRT 7.0.0, tkDNN 환경 구축하기(feat. cmake업그레이드) 해당 문서는 GPU 연산 가속화를 위한 TensorRT+tkDNN 환경을 구축하기 위한 포스팅입니다. TensorRT는 Nvidia에서 만든 딥러닝 추론 최적화 라이브러리이다. 기존 딥러닝 모델을 구조적으로 개선해서 추론 성능을 향상시키는 라이브러리. Nvidia의 GPU와 CUDA를 사용하면 어디에든 적용 시킬 수 있기 때문에, 앞서 설치했었던 Nvidia jetson시리즈 에도 모두 적용하여 성능을 올릴 수 있다는 장점이 있다. tkDNN은 앞에 있는 TensorRT환경의 모델의 연산 방법을 Float32, Float16, Int8 자료형을 이용하여 연산을 시켜줄 수 있는 라이브러리 이다. 자료형 변환이 중요한 이유는 GPU연산의 부담을 확 줄여 메모리 사용량이 줄어듬과 동시에 연산량이 적어지는 만큼.. Jetson Xavier 초기 환경 설정 및 딥러닝 패키지부터 ROS 설치 까지 완전 클린 설치 Host 컴퓨터에서 시작 Jetpact download https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack 다운로드 받은 deb 파일을 실행하면 설치를 할 수 있습니다. 설치 후 터미널에서 명령어 입력 sdkmanager NVIDIA SDK MANAGER sdk매니저를 실행한뒤 로그인까지 마치면 다음과 같은 화면을 볼 수 있습니다. 현재 최신 Jetpack은 4.4버젼 이지만 4.4버젼에서 CUDA는 10.2 버젼 이므로 우리가 사용해야할 CUDA10.0버젼에 맞게 Jetpack 4.3 설치. Target COMPONENTS에서 SDK components 체크) 밑 부분의 동의합니다도 체크한 뒤 다음단계로 넘어갑니다. 다운로드 및 인스톨 다운로드 목록은 다음과 같습니다. (.. Kaggle-Tatanic ML연습 머신러닝에 처음 접하게 되면서 가장 좋은 실습은 타이타닉 분석해보기 라고 들은 적이 있다. 이론을 공부하면서 실습에 대해 미루고 미루다 처음으로 머신러닝 실습을 해봤었던 캐글의 타이타닉 데이터 분석하기이다. 처음 접해서 진행을 할 때는 은근히 해야할 작업이 많았다. 일단 누락 데이터와 표 내용만 가지고는 정확한 판단을 내릴수 없기 때문에 직접 분석을 진행해야 했는데, 이 당시만해도 남의 걸 안 보고 해야 의미가 있다 생각해서 혼자서 막 진행했는데.. 사실 분석 방법이나 어떻게 분석했는지 정도는 참고하는게 좋았을 것 같다. 어쨋든, 혼자 나름의 데이터 분석을 해보고 그것을 시각화 해서 한눈에 확인 해보고 그 칼럼에 대한 결론도 내리면서, 나름 의미 있는 칼럼만 이용해서 결과를 내었는데 좋지는 못했다. 지금.. Kaggle-Quick draw CNN연습 몇년전.. 프로그래머스에서 한창 코딩테스트 연습할 때, 프로그래머스에서 과제로 나왔었던 kaggle의 quickdraw 대회를 혼자서 이것저것 해보면서 정리해둔 Notebook의 내용이다. 머신러닝에 입문하게 되면서 혼자서 이것저것 모델도 짜보고, 전처리도 해보고 하던 중 난이도가 높지 않으며 흥미로운 주제 였기에 직접 하게 되었다. 이 때만 해도 BatchNomalization과 Dropout을 같이 쓰는 등 (파라미터 수를 어떻게 든 줄이고 싶었던 노력.. ) 모델링 경험이나 딥러닝 전체의 대한 경험이 적었던 것 같다. 이거 하느라고 꼬박 하루를 새면서 했던 기억이 있는데, 나름 그 때 당시 뿌듯해 했던 기억이 있다. 아무튼.. 이 밑으로는 실제 kaggle에 기재했던 Notebook의 내용을 그대로.. darknet, Yolo v3 설치 시 Opencv 오류 관련 및 클린 설치 darknet 설치하였을 때 에서 opencv관련 오류가 발생하는 경우가 있다. 그 경우 pip로 install 한 opencv가 인식되지 않는 것이므로 opencv를 컴퓨터에 빌드해 주어야한다. // 2020/01/22 추가 sudo apt install python3-opencv 명령어를 통해 opencv를 우분투에 설치 가능(해당 명령어 이후, 해결이 안됬을 경우 밑에 과정 진행) 기본(Default) OpenCV 제거 Ubuntu 18.04에 기본으로 설치되어 있는 OpenCV를 제거한다. sudo apt-get remove libopencv* sudo apt-get autoremove **만약 autoremove시 cuda관련 패키지가 같이 삭제된다고 나오는 경우 진행하지 않는 것을 추천(lib.. Ubuntu 18.04 그래픽 드라이버 440, cuda 10.2 오류 ,그래픽 드라이버 410,cuda 10.0 클린 설치하기 Cuda 설치 및 ubuntu에 대한 default 셋팅 2020/04/17 - [잡다한 것] - Ubuntu 18.04 그래픽 드라이버, Cuda 10.0 설치 Ubuntu 18.04 그래픽 드라이버, Cuda 10.0 설치 Python 패키지 설치 sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-six python3-six build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig pytho.. keyog.tistory.com --2020.02 기준 -- 만약 그래픽 드라이버를 설치할 때 ppa로 설치했다면, 그래픽 드라이버가 .. 이전 1 2 다음
