AI와 데이터의 모든 것

1. 가상환경 만들기 conda create -n envsname python=x.x = python x.x버전으로 envsname이라는 가상환경을 만들어줘 2. 가상환경 활성화 conda activate envsname 3. 가상환경에 주피터노트북 설치하기 (필자는 주피터랩을 설치함) conda install -c conda-forge jupyterlab - 주피터 노트북의 경우는 아래의 커맨드로 설치 conda install jupyter notebook 4. 가상환경을 주피터커널에 등록 python -m ipykernel install --user --name envsname - 주피터커널에 등록된 가상환경을 아래의 커맨드로 볼 수 있다. jupyter kernelspec list - 주피터커널에 ..

https://kyull-it.tistory.com/19 Linux에 ML환경 구축하기 (1) - CUDA, cuDNN 여러 버전 한 컴퓨터에 설치하기 + 드라이브 설정 ※ Ubuntu LTS 20.04 버전 설치 필수 (22.04버전에서는 Pytorch, Tensorflow지원 CUDA 호환X) - 2022.08.16 기준 1. GPU 스펙 확인 - CUDA설치가 가능한 시스템을 갖추고있는지 확인하는 과정 - 필자는 컴퓨터 전체 스 kyull-it.tistory.com # 1 : Anaconda 설치방법 - Linux anaconda installation Manual https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/#installation Installing o..

# 가상환경 conda create -n [가상환경이름] python=x.x # 가상환경 생성 conda info --envs # 생성된 가상환경 리스트 conda activate [가상환경이름] # 가상환경 활성화 conda deactivate # 가상환경 비활성화 conda remove -n 가상환경이름 --all # 가상환경 삭제 virtual_env.yaml"}">conda env export > virtual_env.yaml # 가상환경을 .yaml 파일로 내보내서 저장 conda create -n [복사된_가상환경이름] --clone [복사할_가상환경이름] # 가상환경 클론 생성 anaconda prompt 가상환경 - 라이브러리 설치 requirements.txt "}">pip freeze ..

※ Ubuntu LTS 20.04 버전 설치 필수 (22.04버전에서는 Pytorch, Tensorflow지원 CUDA 호환X) - 2022.08.16 기준 1. GPU 스펙 확인 - CUDA설치가 가능한 시스템을 갖추고있는지 확인하는 과정 - 필자는 컴퓨터 전체 스펙을 확인할 수 있는 [CPU-Z]라는 프로그램을 활용하여 확인함 - Graphics > Display Device Selection > NVIDIA GeForce RTX 3060 - the list of CUDA-enabled GPU cards에 내 GPU가 있는지 확인 2. 설치해야하는 CUDA 버전 확인 - PyTorch의 Compute Platform에서 11.6버전이 필요함을 확인 - Tensorflow의 Software Requir..

1. CUDA 설치 ※ 참고 : CUDA on WSL User Guide - window에 CUDA설치를 하고 WSL을 설치하면 자동으로 연동된다. - CUDA는 WSL2에서만 지원 가능하다. - WSL 버전 확인하는 커맨드 (cmd창에서 wsl -l -v) 2. WSL 설치방법 (on window) ※ 참고 : Install Linux on Windows with WSL - window powershell에 커맨드 입력 #처음으로 WSL을 설치하는 경우 wsl --install #재설치하는 경우 wsl --install -d Ubuntu-20.04 #WSL 버전 확인하는 커맨드 wsl -l -v 3. Anaconda 설치 1) 해당 링크에서 원하는 anaconda버전의 링크 주소를 복사한다. https..