주피터, 텐서플로우, 파이썬 버전별 환경...미니콘다가 답이다. 미니콘다 만세.그냥 아나콘다 깔고 풀로 전부 설치하면 나중에 모듈 임포트 안되면 헤맬 것이다. 1. 컴을 싹 민다. 안 밀어도 되긴 한다. 2. 미니콘다를 유튜브 동영상 보고 잘 깐다. 터미널 열고 까니까 더 편하다. 3. 그럼 내 컴 구조는 루트-홈(나)-미니콘다-구조로 될것이다. 4. 미니콘다 가지고 이것저것 데모를 좀 해본다. '지훈현서'가 좋더라. 5. 미니콘다에서 파이썬 버전 별 환경설정 폴더를 만든다.루트-홈(나)-미니콘다-py27 -py35 -당신이 원하는 언어 커널별 환경 폴더 6. 이제 언어별 환경에서 주피터 노트북을 깐다.source activate py27 아니면 py35 ...당신은 아마 많이 해봤을 것이다. 가상환경이라는거.cd ~ 해서 홈에서 source activate py27.. 더보기 CentOS 7 에서 도커를 이용한 jupyter 연결 텐서플로로 시작하는 딥러닝에서 해당 내용을 연습하며 막히는 부분을 풀어봤다. 컨테이너 이미지 환경은 파이썬 2.7을 쓴다. 1. 구글 클라우드 플랫폼에서 인스턴스를 생성한다.cpu 코어 4개 물리 메모리 4기가, 미국이 젤 싸서 미국으로 선택. 방화벽 규칙이라는게 있는데 방화벽 규칙을 생성해놔야 한다. 안그러면 구글에 다 막힌다. 포트 8888과 6006 을 열어두어야 한다. 나중에 올려야겠다. CentOS 7이 깔려있는 컴퓨터를 선택했다. 2. 인스턴스(구글 클라우드에 내 컴퓨터)를 만들었다.내 컴은 말하자면 CentOS 7 만 깔려있을 완전 새컴일 것이다. 이제 도커를 깔아야지 구글 플랫폼에서 ssh 를 눌러서 내 컴을 원격으로 접속한다. 이제, 루트 사용자로 로그인해서 작업해야 한다. CentOS .. 더보기 Caffe mnist 테스트 시 libdc1394 에러 앞에 걸로 에러가 터졌다. libdc1394 에러였다. 아마 GPU나 CPU사용 문제가 아니었을까 한다.구글링해보니 다행히도 한글이 보인다. https://gist.github.com/haje01/f13053738853f39ce5a2깃허브의 김정주님이 쓴 글에서 해법을 찾았다.학습을 시작할 때examples/mnist/train_lenet.sh 의 기본 옵션이 GPU다.내 인스턴스는 CPU 뿐이다. 에러뽝.링크의 해법을 따라 examples/mnist/lenet_solver.prototxt 파일을 찾아서 nano 명령으로 파일 아래 쪽의 solver_mode: GPU 를 solver_mode: CPU로 바꾸어 주고 컨트롤 엑스 누르고 저장하고 엔터치고 나왔다.다시 해보니까. 에러 없이 오 된다.$ ./e.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 11 다음