천천히 정리

※ 경험한 바로는 3090에 기본 Tensorflow-gpu를 설치하면 tensorflow가 gpu를 똑바로 잡지 못했다. (이유는 아직도 모르겠음) [해결방법] - tensorflow nightly 버전을 이용한다. - nightly 버전 : 안정화된 tensorflow 버전이 아닌 매일매일 개발되고 있는 버전. - 기존의 tensorflow와 똑같이 사용하면 된다. - 아니면 tensorflow-gpu 2.4 버전을 사용한다. (다른 라이브러리들과 버전 충돌 주의) $ pip3 install tf-nightly $ pip3 install tensorflow-gpu==2.4.0 (참고) https://pypi.org/project/tf-nightly/

※ Docker container 안에 cuda와 호환되는 pytorch 설치 ※ [Error] no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. 에러 해결법 ※ 사용환경 : RTX 3090, cuda 11.2 - 본인의 pip 환경에 따라서 pip, pip3 선택해서 설치 pip : python2 pip3 : python3 더보기 Error: Command 'pip3' not found, but can be installed with 에러가 ..

※ Jupyter notebook 토큰 없이 비밀번호로 실행하기 - 비밀번호 설정하기 $ jupyter notebook --generate-config $ jupyter notebook password ▷ 원하는 비밀번호 입력 - 비밀번호를 변경하고 싶을 때에도 동일한 명령어 입력 $ jupyter notebook password ▷ 변경하고자 하는 비밀번호 입력 $ jupyter notebook --allow-root --ip=x.x.x.x --port=xxxx --allow-root : root 권한으로 jupyter notebook을 실행할 수 있게 함 --ip=x.x.x.x : 해당 ip에로만 접속이 가능하게 함 (0.0.0.0으로 설정하면 모든 ip 허용) --port=xxxx : 해당 port..