딥러닝 메모장

CUDA sample을 make할 때

libGLU.so not found 등등의 메시지가 보였다.

sudo apt-get install libglu1-mesa libxi-dev libxmu-dev libglu1-mesa-dev

로 해결

근데 이후에 cannot find -lglut 라는 오류 메시지가 또 보이면

sudo apt-get install freeglut3-dev

로 해결

https://kalihmanstudio.com/2016/10/22/ubuntu-16-04-1e-cuda-toolkit-8-0-cudnn-5-1-tensorflow-gpujiweonbeojeon-seolcihagi/

pip install pyyaml

pip install pillow

pip freeze

설치된 모듈 이름과 각 버전 리스트가 출력된다.

매우 유용함 굳

http://agiantmind.tistory.com/176

python 2.X

print '출력문'

꼴로 작성된다.

python 3.X

print('출력문')

꼴로 작성한다.

python 3.6.1을 사용하기 때문에 이를 기준으로 설명한다.

먼저 3.X 버전이므로 기본적으로 print() 의 괄호 안에 출력문을 넣는다.

그 안에 변수든, 문자열이든, 리스트든 뭐든 들어갈 수 있다.

그 중 문자열에 대해 정리해 보았다.

print('문자열')

>> 문자열

print('문' + '자' + '열')

>> 문자열

print('문', '자', '열')

>> 문 자 열

print('%s' % '문자열')

>> 문자열

print('%s%s%s' % ('문', '자', '열'))

>> 문자열

print('%(a)s%(b)s%(c)s' % {'b':'자', 'c':'열', 'a':'문'})

>> 문자열

print('{}'.format('문자열'))

>> 문자열

print('{}{}{}'.format('문','자','열'))

>> 문자열

c언어 덕에 %가 익숙한데, 이 방법은 옛날 방법이고

{} .format 을 쓰는 방법이 최근의 방법이라고 한다.

http://cafe.naver.com/ugcadman/165

텐서플로 공부하는데 상당히 많이 등장해서 찾아보았다

함수들의 의미가 잘 정리되어있다.

'more images' % list(six.iterkeys(handlers)))

위와 같은 오류가 발생했다.

찾아보니 Image 패키지의 PIL을 불러올 수 없으면 이러한 오류가 발생한다.

따라서 Image 패키지를 설치해주면 깔끔하게 해결된다.

해결법 : pip install Image

"The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions but these are available on your machine and could speed up CPU computations"

간단한 알림창이다.

그러나 너무나 거슬린다.

import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

를 추가하면 없어진다.

http://blog.naver.com/sakura_pink/221007702010

eclipse에서

Help - install new software

add 누르고

name : PyDev

location : http://pydev.org/updates

나오는 것 중 PyDev 설치.

Window - Preferences

PyDev - Interpreters

파이썬 위치 잡아주기.

끝

http://sams.epaiai.com/220758501873

IPython이 뭘 하는거고 어떻게 쓰는건지 궁금했었는데 위 블로그에 잘 설명되어있다.

설치 과정 중 MarkupSafe 관련 오류가 발생해서 실패했는데

pip install setuptools==21.2.1

을 수행하고 재설치 해보니 설치가 잘된다.

왜 오류가 나고 왜 저걸 설치하니까 해결된지는 모르겠다...

이름만 봐선 그냥 설치를 도와주는 툴이 필요한것같다.

설치는 됬는데

jupyter notebook

명령어를 수행하니 MarkupSafe 오류가 다시 등장했다 ....

markupsafe 를 설치하려니 이미 설치되었다고 한다. 눙물

결국 uninstall 명령어로 markupsafe를 지우고 재설치했다. (재설치 과정중 오류가 났는데 그냥 무시했더니 잘된다)

그 뒤론 다행히 잘된다.

찾아보니 경로 때문에 발생하는 오류라는데 간단하게 해결 가능하다.

pip 명령어 앞에 python -m 을 붙여준다.

ex) python -m pip install XXX

pip란 파이썬으로 작성된 패키지 소프트웨어를 설치, 관리하는 패키지 관리 라이브러리이다.

파이썬 3.4 이후 버전은 pip가 기본으로 탑재됨

아래와 같이 총 3개의 명령어가 존재한다.

pip, pip2, pip3

pip2는 python2.X 버전에서의 명령어고

pip3은 python3.X 버전에서의 명령어이다.

pip는 사용자 환경에서 기본 설정이 되어있는 파이썬 버전에 맞는 pipX에 대응된다.

주요 명령어로써

pip install 패키지명

pip uninstall 패키지명

이 있다.

출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/Pip_(%ED%8C%A8%ED%82%A4%EC%A7%80_%EA%B4%80%EB%A6%AC%EC%9E%90)

conv_result = merge([conv_unigram, conv_bigram, conv_trigram], mode='concat', concat_axis=2)

mode='concat', concat_axis=2

선택 된 아웃 풋들의 2번 째 요소를 다 이어붙임 (이 요소를 제외한 다른 요소들의 크기는 같아야함)

http://deeplearning.net/software/theano/library/tensor/basic.html

딕셔너리를 통해 부를 수 있는 함수

키 값과, 밸류 값의 리스트를 부름

for k, v in dic.iteritems():

...

꼴로 많이 쓰임

theano.shared(value=W_values, name='W', borrow=True)

GPU에 해당 데이터를 올리고, 그것에 대한 이름을 정의한다.

theano.config.floatX

float64와 같음

GPU에선 float64가 float32보다 계산이 빨라서

GPU 연산을 수행할 데이터를 형변환할 때 주로 사용

numpy.random.rand(x, y) : (x, y) shape의 array를 만들고, 랜덤으로 값을 채움