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tmux - 원격으로 접속하기
2022. 8. 11. 23:57
컴퓨터/BASIS
동일한 tmux session에 접속하면, 로컬 컴퓨터로 사무실 모니터를 원격 프로그램처럼 조종할 수 있다. 따라서 로컬 컴퓨터에서 입력하는 대로 사무실 모니터에서 원격으로 명령어를 입력하는 것이 가능하다. 문제는 tmux session 을 로컬에서 열었을 때, unsupported graphic card 에러가 발생하면서 블렌더 gui 가 열리지 않는다는 점이었다. 반면에 사무실 모니터에서 실행시킨 tmux session일 때는 GUI 가 작동한다. 더욱이나 블렌더 gui를 docker container 위에서 실행시킨다는 점에서 문제가 더 복잡했다. docker-compose.yml 블렌더를 위한 docker container 실행 옵션은 위와 같다. environment 인자를 통해 “DISPLAY..
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docker - pull, run 실습 + tmux
2022. 8. 11. 23:54
컴퓨터/Docker
[개요] docker hub 에서 pull 한 image 로 container 실행하기 [정리] # dockerhub에서 이미지 pull docker pull pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-runtime # 1번 GPU, /bin/bash로 container 실행 NV_GPU=1 nvidia-docker run -it -v :/ /bin/bash # 실제 예시 NV_GPU=1 nvidia-docker run --rm --name bernice-FreezeG --user 1002:1002 -it \ -v /etc/group:/etc/group:ro -v /etc/passwd:/etc/passwd:ro \ -v $(pwd):/workspace -v $(readlink -..
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docker - 각종 트러블슈팅
2022. 8. 11. 23:49
컴퓨터/Docker
[이미지가 삭제되지 않는 문제] what I did docker rmi a42 what I expected 이미지가 삭제됨 error >> Error response from daemon: conflict: unable to delete a427a50f1301 (must be forced) - image is being used by stopped container c650817e060a solution docker ps -a # exit한 컨테이너까지 모두 확인 docker rm 921 # 관련 컨테이너 삭제 [nvcc fatal : Value 'sm_86' is not defined for option 'gpu-architecture'] what I did & what I expected styleg..
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GAN실험 - FreezeG
2022. 8. 11. 23:30
인공지능/computer vision
학습 1. git clone 2. pytorch 요구하므로 nividia에서 pytorch 이미지 pull docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:21.09-py3 3. docker container NV_GPU=1 nvidia-docker run --name bernice-FreezeG -it -v /etc/group:/etc/group:ro -v /etc/passwd:/etc/passwd:ro -v $(pwd):/workspace -v $(readlink -f disk1):/disk1 bernice-psp-pytorch /bin/bash --rm : 컨테이너 종료시 자동 삭제 (현재는 설정되어 있지 않은 옵션) --name bernice-FreezeG : container 이름..
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[5.3.] Various Sequence To Sequence Architectures(1)
2022. 8. 11. 18:10
인공지능/DLS
Basic Models [Sequence to sequence model] sequence $x$를 입력하면 sequence $y$를 출력하는 신경망을 어떻게 구성하면 될까? RNN(혹은 GRU, LSTM)으로 이루어진 encoder 파트 - input sentence를 represent 하는 벡터를 출력함 (파란색 펜) 입력된 벡터로 sequcen $y$를 출력하는 decoder 파트 이러한 아키텍처는 "image captioning"에서도 효과적 사전학습된 AlexNet 사용 - 마지막 softmax 레이어를 제외하면 input image 를 4096차원의 feature vector로 encoding한 셈이 됨 이 feautre vector를 RNN에 입력하여 한번에 한 단어씩 캡션을 생성하게 함 P..
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[5.2.] Applications Using Word Embeddings
2022. 8. 11. 15:47
인공지능/DLS
Sentiment Classification sentiment classification에서 겪을 수 있는 문제: 대량의 라벨링된 training set 이 없음 - 10000~100000 단어 정도면 무난 지금부터 두 개의 알고리즘 살펴볼 것임 [Simeple sentiment classification model] - 나의 vocab상 인덱스에 따라서 one-hot vector 생성 - 엄청 큰 데이터셋으로 학습된 E 를 활용하여 embeddings 추출 - 300차원의 vector - 이 벡터들을 모두 더하거나 평균을 내서, softmax classifier에 입력한다 - 별점 1~5점으로 총 다섯개의 possible outcome을 출력한다 (문제점) - 단어 순서를 무시한다 (위 이미지의 마지막..
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GAN실험 - GANspace
2022. 8. 10. 17:05
인공지능/computer vision
![thumbnail](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2Fbn9hon%2FbtrJqJ03mkB%2FJrwWnhBmfFFiAQExSYPZG0%2Fimg.png)
GAN실험 - model blending & projection
2022. 8. 10. 17:03
인공지능/computer vision
모델 선정 best model 1 official StyleGAN2+ADA+Pytorch AWS 상에서 4시간 37분 학습 (31번째 tick, 125 kimg) FID metric 41.27 best model 2 styleGAN2 revised by Justin Pinkney Colab 상에서 6시간 이상 학습 (84 kimg) FID metric 41.40 *colab에서 FID 계산에 약 한 시간 소요 best model 3 (developed from best model 2) styleGAN2 revised by Justin Pinkney AWS 상에서 19시간 학습 884 kimg, FID 33.04 (network-snapshot-004682.pkl) - 가장 많이 학습 시킨 모델 745 k..