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koos808

CUDA, Cudnn 버전 확인하기 및 nvcc-V 안될 때 해결 방법

CUDA 버전 확인 방법 # 1 nvcc -V # 2 nvidia-smi Cudnn 버전 확인 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 설치 패키지 확인 pip list nvcc -V 안될때 해결법 CUDA 깔았다면? 환경변수 설정 : export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}} 64-bit 환경변수 설정 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 32-bit 환경변수 설정 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib${LD_LIBRAR..
Deep Learning/Setting 2021. 5. 5. 01:26
불균형 데이터 Imbalanced data 처리하는 다양한 방법

불균형 데이터 Imbalanced data 처리하는 다양한 방법 불균형 데이터(Imbalanced data) 처리 방법 class weight : class weight 옵션을 이용해 특정 class의 weight 업데이트 양 늘려주기 oversampling 기법 : ex) Smote를 이용해 Data 전처리 undersampling : class가 2개 있는데 데이터가 충분히 많은 상태에서 불균형하다 하면 undersampling 하기 Loss 변경 : ex) Focal Loss Reinforcement Learning 사용 : ex) Using Deep Q-Learning in the Classification of an Imbalanced Dataset keras-balanced-batch-gene..
Deep Learning 2021. 3. 15. 16:54
[동작 확인]Windows10 RTX 3090 3080 Cuda, Cudnn, Tensorflow 데스크탑 Setting

연구실 컴퓨터 그래픽카드를 RTX 2080 TI에서 RTX 3090으로 바꿔서 CUDA와 CUDNN 등 여러 호환성 문제 때문에 몇일을 고생했습니다. 몇일 고생한 뒤에 나온 tf-nightly dev버전으로 설치하니까 잘 되더라구요.. 여러 시도들 끝에 학습이 늦게 시작하는 경우와 빌드가 안되는 문제가 일어나지 않은 세팅에 대해서 공유하겠습니다. RTX 3090 setting OS : Windows10 VGA : RTX 3090 VGA Driver : 456.43 Cuda 설치 : (cuda 11.0 업데이트된 최신버전) Cudnn 설치 : cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.3.33(cudnn) Anaconda 설치 가상환경 생성 : conda create -n env_name pytho..
Deep Learning/Setting 2020. 11. 6. 00:16
Edwith 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 정리 Step3(Regularization)

※ STEP 3 : Overfitting을 막는 regularization 핵심 키워드 Regularization Overfitting Regularization Main purpose is to avoid OverFitting. Overfitting이란 것은 학습데이터를 너무 믿는 나머지 테스트 데이터를 잘 맞추지 못하는 것을 의미함. OverFitting Literally, Fitting the data more than is warranted. Things get worse with noise! Noise Stochastic Noise ::: Comes form random measurement error(관측 에러) Deterministic Noise ::: Cannot model this typ..
Deep Learning/딥러닝 강의 정리 2020. 10. 14. 19:56
Edwith 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 정리 Step2(CNN)

이전 포스트에 이어서 STEP 2를 정리했습니다. STEP 2에서는 CNN에 관한 내용입니다. ※ STEP 2 : 4가지 CNN 살펴보기: AlexNET, VGG, GoogLeNet, ResNet 핵심 키워드 CNN(Convolutional Neural Network) Conv2D AlexNet VGG GoogLeNet ResNet Layer를 Deep하게 쌓으면서 동시에 성능을 잘 나오게 하기 위한 테크닉들이다. AlexNet(ILSVRC 2012 1등) What is the number of parameters? parameter의 수 : 11x11x3x48+48(channel) Why are layers divided into two parts? Gpu의 낮은 성능 때문! Relu 사용 LRN(Lo..
Deep Learning/딥러닝 강의 정리 2020. 10. 7. 05:40
Edwith 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 정리 Step1

네이버 Edwith의 무료 강의 최성준님의 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥을 공부하면서 정리한 내용입니다. 아래 링크로 접속하시면 좋은 강의 무료로 들을 수 있습니다. 딥러닝 입문할 때 많은 도움이 되었습니다. * Edwith 링크 www.edwith.org/deeplearningchoi/joinLectures/10979 논문으로 짚어보는 딥러닝의 맥 강좌소개 : edwith - 최성준 www.edwith.org ※ STEP OT : 배울 사항 및 분야 목차 CNN - AlexNet, GoogleNet Regularization Optimization Methods RBM Denoising Auto Encoder Semantic Segmentation Weakly Supervised Localization..
Deep Learning/딥러닝 강의 정리 2020. 10. 6. 15:23
[Anaconda3 python] conda 가상환경 env 생성 삭제 및 관련 코드

가상환경 관련 코드 가상환경 생성 conda create -n my_python_env 가상환경 생성 응용 conda create --name YOUR_ENV_NAME python=3.6.5 tensorflow keras 버전 확인 conda --version 가상환경 업데이트 conda update 가상환경 활성화 conda activate YOUR_ENV_NAME 가상환경 비활성화 conda deactivate 가상환경 목록 확인 conda env list 가상환경 삭제 conda remove --name YOUR_ENV_NAME --all 가상환경 추출 conda env export --name YOUR_ENV_NAME > environment.yml 추출한 가상환경으로 새로운 가상환경 생성 con..
Deep Learning/Setting 2020. 9. 24. 21:43
내 맘대로 딥러닝 퀴즈 -2

내 맘대로 딥러닝 퀴즈 2 GD와 SGD, MGD(Mini-batch GD)의 차이점이 무엇인가? GD : 전체 데이터를 가지고 반복적으로 루프(loop)를 돌려서 그라디언트(gradient)를 계산하고 파라미터(parameter/weight)를 업데이트하는 것 MGD : 학습데이터(training data)의 배치(batches)만 이용해서 그라디언트(gradient)를 구하는 것이다. SGD : MGD 방법의 극단적인 형태는 미니배치(mini-batch)가 데이터 달랑 한개로 이루어졌을 때이다. 이게 SGD이다. 1 epoch동안 학습데이터 개수만큼의 업데이트가 수행됩니다. epoch와 iteration, batch의 차이점은? 1 epoch : 즉, 전체 데이터 셋에 대해 한 번 학습을 완료한 상태..
Deep Learning/Deep Learning Quiz 2020. 7. 5. 02:20
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