개발환경

환경설정을 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..

전에 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..

Tensorflow얼마전에 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 ..

예전에는 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..