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Google Colab(Colaboratory) https://colab.research.google.com/ Google Colaboratory colab.research.google.com - 구글에서 무료로 제공하는 딥러닝 환경으로 무료 GPU를 적용할 수 있는 개발 환경 - 대부분의 라이브러리는 자동으로 설치되어 있으므로 따로 설치과정이 불필요 - Google Drive와 Jupyter Notebook(.ipynb)을 사용하기에 따로 설치하는 과정이 없고, 클라우드 상에서 동작. - 인터넷 브라우저로 실행하기에 사용이 간단하고, 다른 사람과의 코드 공유, 공동 개발도 쉬움. - 코드는 ipynb 파일, 학습에 사용하는 데이터도 구글 드라이브에 올려놓으면 됨. 다만, - 상업적 용도 불가. - 공용..

이미 다루고 있던 Pytorch를 전체적으로 한번 다듬기 위한 기초 자료 가장 깔끔하고 기초부터 쉽게 나와있는 책이라 생각되어 이 도서를 바탕으로 진행. 관련 코드는 아래 깃허브에 공유되어 있음. github.com/keon/3-min-pytorch keon/3-min-pytorch 예제 코드. Contribute to keon/3-min-pytorch development by creating an account on GitHub. github.com

1. A는 한국IT 보안관제실에서 근무하게 되었다. A는 정보시 스템 운영 중 서버가 다운되거나 자연 재해나 시스템 장애 등의 이유로 대고객 서비스가 불가능한 경우가 종종 발생 한다. 이와 같은 상황에서의 “비상사태 또는 업무중단 시 점부터 업무가 복구되어 다시 정상가동 될 때까지의 시간” 을 의미하는 용어를 쓰시오. 2. asia = {'한국', '중국', '일본'} asia.add('베트남') asia.add('중국') asia.remove('일본') asia.update({'한국', '홍콩', '태국'}) print(asia) 3. 클라이언트와 서버 간 자바스크립트 및 XML을 비동기 방 식으로 처리하며 전체 페이지를 새로 고치치 않고도 웹페 이지 일부 영역 부분만을 업데이트하는 것을 가능케 한다 ..

DTW함수를 구현해 사용하던 중, 다음과 같은 오류가 발생. TypeError: 'module' object is not callable 내가 Import한 모듈이 마치 클래스처럼 사용된다는 의미에서 발생한 오류다. 찾아보니깐 파일 이름과 클래스 이름을 동일하게 했을 때 이 오류가 발생한다고 한다. ==> 아래 코드처럼 [dtw.py] import dtw . . . class dtw(): . . . 함수 이름 및 파일 이름 설정을 잘 수정하면 해결할 수 있다.

Ubuntu 사용하면서 GPU 사용량을 체크하기 위해 Nvidia-smi를 많이 사용한다. 이 중 Python에서 Ctrl+Z를 눌러 의도치 않은 쓰레기 프로세스가 생길 경우 다음 커맨드로 삭제해줘야 한다. sudo kill -9 $PID (ex sudo kill -9 10361)

>>> import platform >>> print(platform.architecture()) >>> ('64bit', 'WindowsPE') Python Bit 확인법

nn.Embedding()을 사용할 때, input vocab_size를 잘못잡아주면서 오류가 발생.. device-side assert triggered THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp line=265 error=59 : device-side assert triggered *** RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp:265 해결 방법으로는 Embedding(inputs)에서 inputs를 까봤을 때, vocab_size보다 큰 값..

Windows 10 기준 nvidia GPU 사용량을 볼 수 있는 cmd 명령어 Ubuntu에서 사용하던 nvidia-smi 명령어를 Windows에서 사용하는 방법 Windows키 + R = cmd cmd 창 내에서 cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI nvidia-smi.exe nvidia 옵션도 충분히 사용이 가능하다.

Python 실행 특히, Window에서 작업할 땐 항상 파일 경로 땜에 문제가 많다. SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape Jupyter notebook에서는 파일 경로가 '/'로 표현되어야 하는데 단순히 코드에 있던 경로나 아래처럼 폴더 경로를 복붙해올 경우, 상단처럼 오류가 발생한다. "\" 이 문자를 "/"로 변경한 후, 다시 실행시키면 오류가 없어진다.

anaconda 가상환경 상태에서 jupyter notebook 파일을 실행시킬 때 간혹 기존의 라이브러리가 없다고 뜨는 경우가 있다. 이는 jupyter notebook이 conda환경에서 따로 설치하지 않아도 되기 때문이다. 간단하게 conda install jupyter 를 사용하여 jupyter notebook을 실행시키면 정상적으로 동작할 것이다. 이외에도 ipython 설치(pip install ipython)하고 ipython notebook 커맨드로 ipynb파일 실행시켜 작업하는게 가장 빠르다. somjang.tistory.com/entry/Python-Jupyter-Notebook-%EC%97%90-%EA%B0%80%EC%83%81%ED%99%98%EA%B2%BD-%EC%BB%A4%EB..