개발환경
Port 8080 was already in use 에러 해결방법
Port 8080 was already in use 에러 해결방법
2022.05.15상황 서버를 내렸는데 8080포트가 사용중이라고 나오는 상황이 있었다. 원인 서버를 구동하려고 할 때, 사용하려고 하는 port를 다른 프로세스나 프로그램이 점유하고 있기 때문에 발생하는 현상이다. 일반적으로 서버를 정상적이지 않은 방법으로 종료하거나 종료된 경우, 사용자에게는 사용을 하지 않는 것처럼 보이지만, 실제로는 서버가 종료되지 않아서 다시 서버를 실행시킬 때 이런 문제를 마주할 수 있다. 해결방법 1. 사용하려는 port변경 application.properties에 8081번으로 포트를 변경한다는 코드를 입력해준다. 2. 포트 강제종료 강제로 프로세스를 종료시킨다. [Ubuntu/Linux] lsof -i tcp:8080 kill $(lsof -t -i:8080) or // 현재 사용하고 있..
spring-boot-devtools 라이브러리
spring-boot-devtools 라이브러리
2022.05.14Developer Tools devtools는, Spring Boot에서 개발 편의를 위해 제공하는 라이브러리이다. 개발과정에서, 코드를 수정했을 때, 브라우저에서 수정 내용을 확인하려면, 웹어플리케이션을 재시작해야한다. 코드는 수정했는데, 브라우저에 자동으로 적용되지 않아서, 이로인한 불편한점이 있는데, devtools를 이용해서 이러한 불편한 점을 해결할 수 있다. devtools 에서 제공하는 기능은 크게 6가지 정도가 있다. Diagnosing Classloading Issues (클래스 로딩 문제 진단) Property Defaults (속성 기본값) Automatic Restart (자동 재시작) LiveReload (라이브 리로드) Global Settings (전역 설정) Remote Ap..
Bad file descriptor 오류 해결법 jupyter notebook
Bad file descriptor 오류 해결법 jupyter notebook
2021.08.02환경설정을 마치고, jupyter notebook을 실행하면 이런 오류가 발생 할 수 있다. Bad file descriptor (C:\cizeronq_1602704446950\work\src\epoll.cpp:100) Bad file descriptor (C:\cizeronq_1602704446950\work\src\epoll.cpp:100) 해당 오류와 함께 커널이 종료된다. 해당오류는 pyzmq 라이브러리 버젼충돌이 원인이다. jupyterlab 또는 jupyter notebook을 설치할 때 pyzmq가 설치되고, jupyter notebook에는 ipkernel이 필요하고, ipkernel에는 pyzmq가 필요하기 때문에, pip install을 하는 과정에서 버전충돌이 일어난다. 해당 이유때문..
plaidML 사용해서 Tensorflow를 AMD GPU로 돌리기
plaidML 사용해서 Tensorflow를 AMD GPU로 돌리기
2021.07.30전에 Direct ML로 시도했던게 잘 안돼서 추가적으로 알게된 plaidml을 적용해 보려고 한다. Vertex AI(지금은 intell에 인수되었다.)에서 PlaidML이라는 딥러닝 프레임워크를 만들었다. PlaidML의 가장 큰 특징은 AMD와 intell을 지원한다는 것이다. 심지어 설치도 엔비디아의 CUDA보다 간결하다. 아나콘다에서 ENV 새로 만들고, tensorflow는 (1.15.5) keras는 (2.2.2) 를 버젼맞춰서 다운한다. 만약에 keras가 이미 다운되어 있으면 pip uninstall keras하고 pip install kears==2.2.2 PlaidML을 설치하는 방법은, pip install plaidml-keras plaidbench plaidml-setup 입력하..
Tensorflow에서 AMD GPU사용하기 (DirectML)
Tensorflow에서 AMD GPU사용하기 (DirectML)
2021.07.29Tensorflow얼마전에 새로 텐서플로 설정을 했는데, 남은 그래픽카드로 model 연산을 하고싶어졌다. https://www.tensorflow.org/guide/gpu GPU 사용하기 | TensorFlow Core Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성상 정확한 번역과 최신 내용을 반영하기 위해 노력함에도 불구하고 공식 영문 문서의 내용과 일치하지 않을 수 www.tensorflow.org 원래같으면 CUDA를 써야겠지만, 남은 GPU가 AMD RADEON GPU 이기 때문에, 다른방법을 찾아봤다. 서치해보니까, ROCm을 설치해서 리눅스를 깔고 이러쿵 저러쿵 하는 방법이 주로 사용됐었던 것 같은데, 조금더 찾아보니, MS에서 DirectML이라는 걸 ..
Tensorflow환경설정(2021.07.29 기준)
Tensorflow환경설정(2021.07.29 기준)
2021.07.29예전에는 텐서버젼이랑 파이썬 버젼을 맞춰서 사용하지 않으면 사용할 수 없었기에 설치할 때에 텐서랑 파이썬 버젼을 꼭 맞춰서 다운받았어야했는데, 지금은 최신버젼 anaconda3를 다운받아도, 텐서랑 호환이 잘 된다. 그래도 혹시모르니 지금 설정을 메모해두자. 1. Anaconda3 2021년 5월 버젼 윈도우 64비트 설치 이때 설정할 것은 2. Just Me 체크, path추가 x (path추가시 환경변수 꼬일 수 있기 때문) 3. 설치 완료 후, "machine_learning"이라는 이름의 env 생성 4. 아나콘다 프롬포트에 activate machine_learning 입력 5. machine_learning env 활성화 확인하기. 6. 아나콘다 프롬포트에 conda install tensor..