C언어 예술가

우선 이 에러는 케라스를 사용하여 딥러닝 학습을 하는 코드에서 발생한다. 말 그대로 CUDA 드라이버 버전과 CUDA runtime 버전이 다르기 때문에 생긴 문제로 내 경우엔 nvidia-docker를 사용하여 docker환경에서 텐서플로우를 사용하다 생긴 문제다. tensorflow를 docker에서 사용하기 위한 환경설정을 위해서 이 글은 보는 경우라면 이 글이 참고 정도는 될 것이다. 위 에러의 해결법을 보려면 아래쪽으로 스크롤 하면 되며 대략적으로 docker 환경을 세팅하는 방법을 적어두려한다. 현재 2019년 8월이며 앞으로 1년정도는 이 글이 유용할 것이라고 생각은 드나 1년 후라면 새로운 버전의 쿠다 텐서플로우로 업데이트 할지도 모른다. CUDA 설치는 머신러닝 학습시 병렬처리를 위한 n..

앞서 아나콘다 설치와 GPU연산을 사용하기 위한 CUDA 툴킷을 설치했다. 이젠 텐서플로우만 설치하면 바로 실습에 들어갈 수 있다. 앞에서 아나콘다를 관리자 권한으로 설치하지 않았다면 문제가 발생할 수 있으므로 관리자 권한으로 설치하지 않았으면 재설치하도록 한다. 아나콘다에서 텐서플로우를 그냥 설치할 수도 있고 가상환경을 이용해서 설치할 수도 있다. 가상환경을 이용한 설치 방법은 여기를 참고하도록 하고 여기서에서는 그냥 텐서플로우를 설치하도록 하겠다. 윈도우 커맨드 창을 열도록 한다. 우선 아나콘다가 제대로 설치되었는지 확인한다. python 3.5.2 | Anaconda 4.2.0(64-bi)... 이렇게 나오면 제대로 설치된 것이다. quit() 또는 ctrl+z로 빠져나온 뒤에 다음과 같이 입력하자..

얼마 전부터 텐서플로우를 윈도우에도 설치할 수 있게 되어 해당 환경을 만드는 방법을 정리한다. 파이썬은 오픈소스인 만큼 다양한 배포판이 있다. 그 중에 수학이나 과학에 관련된 필수 라이브러리를 묶어서 배포하는 버전이 아나콘다 버전이다. 기존 설치된 파이썬으로도 가능하지만 필요한 라이브러리가 생길 때 마다 추가적으로 설치작업이 필요할 수 있으므로 아나콘다 버전을 설치하는 것이 깔끔하다. 그리고 두 번째로 쿠다를 설치할 것이다. 쿠다는 연산을 할 때 GPU를 사용할 수 있도록 해주는 기술인데, 인공지능이나 과학기술의 연산에서는 CPU보다 GPU를 이용함으로서 훨씬 높은 성능을 낼 수 있다. 여기서는 쿠다 Toolkit과 쿠다 GPU 가속 라이브러리를 설치할 것이다. 따라서 본인의 그래픽 카드가 NVIDIA그..