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이젠 더이상 피할 수 없다. 도커를 이용해 딥러닝해보자. 1. Nvidia pytorch image pull docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:19.09-py3 와이파이로 해서 그런가 매우 오래걸렸다. docker images output: REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE nvcr.io/nvidia/pytorch 19.09-py3 9d6f9ccfbe31 2 months ago 9.15GB 9.15GB... 오래 걸린 이유가 있었다. 2. Run 돌려보자. docker run -i -t --name pytorch nvcr.io/nvidia/pytorch:19.09-py3 /bin/bash 터미널을 켜봤다. ============= == PyTo..

다시 딥러닝 공부를 시작했고 데스크탑 하나로 실험하기 아쉬워서 구글 콜랩에 대해 공부를 시작하였다. 1. 데이터 올리기 구글 콜랩은 파일을 서버에 올릴 수 있지만 본인 아이디의 구글 드라이브와 연동하는 것이 가장 편리하다. 구글 콜랩 첫 페이지는 이러하다. 오른쪽 위에 파일/새 Python3 노트를 눌러 새 노트를 열어보자. 구글 드라이브와 연동하기 위한 코드는 아래와 같다. from google.colab import drive drive.mount('/gdrive', force_remount=True)코드를 실행하면 아래와 같이 머 링크 들어가서 로그인하고 인증코드를 입력하라고 한다. 방법은 어렵지 않으니 스크린샷은 생략한다. 구글드라이브에 프로젝트를 올리기 전에 파일 형식이 구글 문서..

연구실의 데스크탑을 서버로 사용하고 개인 노트북을 로컬로 사용하려고 시도하고 있다. SSH server로 데스크탑 우분투로 접속하는 것을 성공했지만, 좀 더 편한 이용을 위해 PyCharm Professional에서 지원하는 SSH plugin을 사용해보고자 한다. 참고로 PyCharm Professional은 유료버전이나 학생인증을 하면 무료로 사용할 수 있다. 1. SSH server 접속 환경 구축 여기를 참고하길 바란다. 2. Pycharm SSH Remote Run plugin 설치 SSH Remote Run은 bundle plugin이므로 기본적으로 설치 되어 있을 것이다. Settings/Plugins에 installed를 눌러서 설치가 되어 있는지 확인하자. 3. SSH terminal 연..

지난 포스트에서 파이참에서 서버의 터미널을 여는 것 까지 성공했다. 하지만 진짜 파이참으로 이용해 딥러닝 개발을 하기 위해서는 run까지 해야한다. 그래서 공부해봤다. 1. Interpreter 설정 Files/Settings에 들어간다. 다시 Project: ***/Project Interpreter를 누르면 아래와 같은 화면을 볼 수 있다. 오른쪽 위에 톱니바퀴모양 설정 버튼을 누르고 추가적으로 add까지 누른다. 다시 SSH Interpreter를 누르면 아래와 같은 화면을 볼 수 있다. Host에는 서버의 IP주소, Username은 서버의 name을 입력한다. Port 번호를 변경했다면 바꾼 번호로 입력한다. Password를 사용한다면 password를, 공개키를 사용한다면 공개키 정보를 입력..

고급 개발자가 되기 위해서는 vim을 잘 쓰는 능력도 중요하다고 생각한다. (무엇보다 간지가 난다.) 그래서 이리저리 글을 찾아보던 중 좋은 글이 있어서 따라해보려고 한다. [번역] Vim 정복하기: 4주 계획 1. Vimtutor 이 글에서 첫 주 동안은 vim에서 제공하는 vimtutor를 매일 연습하라고 한다. 그래서 오늘 처음으로 한번해봤는데 거의 2시간은 걸린 것 같다... 시간 소요가 크지만 첫날이라 오래 걸린 것 같고, 연습하면서 많이 배웠다. 이런 기능이 있었구나 싶었고 앞으로도 많이 이용하게 될 것 같다. vimtutor 라고 명령어를 치면 vim tutorial이 뜬다. 이후 차례대로 읽으면서 시키는 대로 연습하면 된다! 또한 저 글에서 초보자는 플러그인 등 편하게 해주는 것들을 사용하..

주로 나는 서버에 접속해서 딥러닝 코드를 돌리기 때문에 htop과 nvidia-smi를 자주 사용한다. 한 창에 깔끔하게 다 띄우고 싶었다. 하지만 tmuxinator의 기본 layout인 main-vertical을 사용하면 nvidia-smi가 짤려서 제대로 확인할 수 없다. 그래서 layout custom에 대해 알아보았고 결국 해결했다! 1. 기본 layout - main-vertical windows: - process: layout: main-vertical panes: - ssh -p 1234 hanseokhyeon@223.123.12.12 - pane_with_multiple_commands: - ssh -p 1234 hanseokhyeon@223.123.12.12 - htop - pane_..

터미널을 효율적으로 이용하기 위해서는 tmux를 써야한다. 또 tmux를 효율적으로 이용하기 위해서는 tmuxinator를 써야한다. tmux는 터미널을 window와 pane으로 나누어 한 화면에서 여러 터미널을 사용하게 만들어주는 패키지다. tmuxinator는 window와 pane으로 나누는 tmux의 설정을 기록해두고 편하게 불러서 사용하는 그런 툴이다. 1. tmux 설치 및 zsh 플러그인 추가 brew install tmux설치 후 zsh 플러그인에 추가해주자. vim ~/.zshrcoutput: ... plugins=( ... ... tmux ) ... 2. tmux 테마 변경 기본 테마 대신 다른 테마를 사용해보자. cd ~/ git clone https://github.com/gpak..

ssh를 통해 서버에 자주 접속하는데 비밀번호로만 보안을 하기에는 보안성이 떨어진다. 그래서 많이들 사용하는 SSH key를 사용해보았다. 1. key 존재여부 확인 cd ~/.ssh ls output: known_hosts 아마 키가 없으면 위의 결과를 볼 수 있을 것이다. 2. private key와 public key 생성하기 public key는 서버에 두는 것이고 private key는 로컬에 가지고 있는 것이다. private key를 가지고 있는 로컬 사용자만이 서버의 응답을 받을 수 있다. ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "sah0322@naver.com" 여기서 -t는 복호화 방식을 말하며 가장 많이 사용되는 rsa를 사용하였다. -b는 key를 만드는데 사용하는 비트..