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어느 순간 서버를 접속하면 "There are N zombie processes"라는 경고문이 뜬다. 아래 명령어로 실제 좀비 프로세스들은 listup할 수 있어서 확인해보니 대다수 python 이 중단되면서 생긴 쓰레기 프로세스들 인 것 같다. ps axo stat,ppid,pid,comm | grep -w defunct 나같은 경우엔 다 동일한 788282 PID로 구성된 프로세스 이길래, 아래 명령어로 해당 process만 죽이니 다 삭제되었다. kill -9 [PID] ex) kill -9 788282 근데 참고로 python multiprocessing같은 작업을 할 때 다 저런 형태의 zombie process가 자동으로 생성되니, 착각해서 해당 프로세스를 삭제하지 말자.
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아래 명령어를 이용하여 /etc/profile 내 다음 문장을 추가하고 적용하면 끝 echo "HISTTIMEFORMAT=\"[%F %T %Z]\"">>/etc/profile source /etc/profile "history | tail"사용하면 다음과 같이 시간이 나오는 것을 확인할 수 있음. 참고로, 저 설정을 셋팅한 이후부터 시간이 정상적으로 기록됨.
nvidia-graphic driver 재설치 후 명령어를 칠 때 느리게 뜨는 경우, pm모드를 켜주면 된다. sudo nvidia-smi -pm 1 https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-persistenced-failed-to-initialize-check-syslog-for-more-details/74052
previous torch 설치과정에서 아래와 같이 matching하는 package를 찾지 못한다는 에러가 등장하면, Python 버전을 확인해보자. Python 3.6버전에서는 아래와 같은 에러가 많이 등장하므로 최소 3.7 이상으로 conda 환경을 구축하자. ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.11.0+cu113 (from versions: 1.0.0, 1.0.1, 1.0.1.post2, 1.1.0, 1.2.0, 1.3.0, 1.3.1, 1.4.0, 1.5.0, 1.5.1, 1.6.0, 1.7.0, 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.0+cu113, 1.1..
File "sample.py", line 9, in soup = BeautifulSoup(response.content, "lxml") File "/opt/conda/envs/imagemaker/lib/python3.6/site-packages/bs4/__init__.py", line 246, in __init__ % ",".join(features)) bs4.FeatureNotFound: Couldn't find a tree builder with the features you requested: lxml. Do you need to install a parser library? lxml 설치 pip install lxml
No module named requests pip install requests No module named bs4 from bs4 import BeautifulSoup pip 또는 anaconda 환경에 맞게 설치 pip install BeautifulSoup4 conda install -c anaconda beautifulsoup4 No module named openpyxl pip install openpyxl
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https://yjs-program.tistory.com/1 Anaconda설치 Ubuntu 16.04 환경 : Ubuntu16.04 Anaconda Install 1. 파이썬 버전에 맞는 bash파일 다운로드. https://www.anaconda.com/download/#linux 2. 다운받은 bash파일을 command에 설치 bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 3. 설.. yjs-program.tistory.com 가상환경은 이미 설치했다는 가정하에 GPU 딥러닝 환경에 필수적인 CUDA, CUDNN을 설치해보자. 내가 로컬 환경이 존재한다면, 로컬에 다음 포스팅을 참고해서 그대로 설치해도 괜찮다. Ubuntu CUDA 설치 + CUDNN 본 환경은 딥러닝을 위한 ..
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https://yjs-program.tistory.com/114 Jupyter notebook Anaconda 가상환경 anaconda 가상환경 상태에서 jupyter notebook 파일을 실행시킬 때 간혹 기존의 라이브러리가 없다고 뜨는 경우가 있다. 이는 jupyter notebook이 conda환경에서 따로 설치하지 않아도 되기 때문이다. 간단하 yjs-program.tistory.com 이 포스팅의 연장이라 볼 수도 있을 것 같다. JupyterLab or Jupyter Notebook을 동작시켜 .ipynb 파일을 동작할 때 특정 anaconda환경 상에서 돌려야 하는 경우가 있다. 그럴 경우엔 우측 상단의 kernel을 내가 설정한 Anaconda 환경으로 바꿔줘야 하는데, 이 과정을 위해 ..
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※ 본 게시물은 T아카데미에서 제공하는 "Git & GitHub Page" 강좌를 정리한 내용입니다. +) 추가 참고 자료 : https://backlog.com/git-tutorial/kr/ 누구나 쉽게 이해할 수 있는 Git 입문~버전 관리를 완벽하게 이용해보자~ | Backlog 누구나 쉽게 알 수 있는 Git에 입문하신 것을 환영합니다. Git을 사용해 버전 관리를 할 수 있도록 함께 공부해봅시다! backlog.com T아카데미 | 스마트 ICT 전문가 양성 [2020.04.08] SK테크엑스(사장 김영철, www.sktechx.com)은 중소벤처기업부(장관 박영선)와 공동으로 청소년 애플리케이션(앱) 개발 경진대회인 ‘스마틴* 앱 챌린지 2020’을 개최, 오는 5월 13일까 tacademy...
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※ 본 게시물은 T아카데미에서 제공하는 "Git & GitHub Page" 강좌를 정리한 내용입니다. T아카데미 | 스마트 ICT 전문가 양성 [2020.04.08] SK테크엑스(사장 김영철, www.sktechx.com)은 중소벤처기업부(장관 박영선)와 공동으로 청소년 애플리케이션(앱) 개발 경진대회인 ‘스마틴* 앱 챌린지 2020’을 개최, 오는 5월 13일까 tacademy.skplanet.com [사전 작업] 1. GitHub 계정 생성 --> 나는 이미 있음 2. 소스트리 설치 --> Git GUI 툴 설치 (관련 참고 포스팅 : https://goddaehee.tistory.com/276) 3. Visual Studio 설치 --> 난 Pycharm을 쓰니깐 넘김 Git 기초 Git : 소스 ..
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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..
GitHub RinCat/RTL88x2BU-Linux-Driver Realtek RTL88x2BU WiFi USB Driver for Linux. Contribute to RinCat/RTL88x2BU-Linux-Driver development by creating an account on GitHub. github.com cd ~/Downlaods/[DIRECTORY_PATH] (기존에 이미 했던거라면) make clean make sudo make install #무선랜카드 재연결
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본 환경은 딥러닝을 위한 환경 셋팅 절차 중 NVIDIA Cuda +CUDNN 설치에 대한 포스팅입니다. 하드웨어 : NVIDIA GEFORCE 2080ti 환경 : Ubuntu 16.04 LTS 0. 그래픽 드라이버 설치 - CUDA 설치 전, 그래픽 카드 환경에 맞는 그래픽 드라이버 설치가 필수적. # sudo apt-get install nvidia-[VERSION] 본 환경에서는 NVIDIA-SMI 418.56 버전을 설치. 1. CUDA설치 NVIDIA 공식 홈페이지(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)에서 사용할 CUDA버전을 다운로드. OS, 우분투 버전, 설치 타입 등을 통해 다운받고 Base Installer 설명에 나와있는 명령어로 ..
ImportError : No module named skimage conda install scikit-image ImportError : No module named matplotlib (Conda) conda install matplotlib (Pip) pip install matplotlib ImportError : No module named cython (Conda Env) conda install cython (Pip) pip install cython ImportError: No module named google.protobuf.internal pip install protobuf ImportError: No module named yaml pip install pyyaml ImportE..
$ conda install jupyter notebook
