전체 글 (72) 썸네일형 리스트형 Docker 명령어 정리 컨테이너 확인 # 가동중인 container 확인 sudo docker ps # 꺼진거도 확인 sudo docker ps -a 컨테이너 제거 # 컨테이너 삭제 sudo docker rm container-id # 컨테이너 강제종료 및 제거 sudo docker rm -f container-id # sudo docker ps -a로 나오는 컨테이너 모두 강제 종료 및 제거 sudo docker rm -f $(sudo docker ps -a) 컨테이너 attach, detach # attach sudo docker attach container-id # detach # 단축키 ctrl + p + q 종료된 컨테이너 재실행 sudo docker container restart container-id 커밋 # .. Super resolution 모델, HAT train 정리 Ubuntu 20.04 공식 github https://github.com/XPixelGroup/HAT GitHub - XPixelGroup/HAT: Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer - GitHub - XPixelGroup/HAT: Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer github.com 앞선 글에서 (https://honbul.tistory.com/59) 4번, setup.py까지 진행.. AMD GPU MIGraphX docker 사용 정리 Ubuntu 20.04 ROCm 5.4 Radeon VII Nvidia의 TensorRT와 같은 포지션에 있는 AMD의 MIGraphX 정리 apt install, build from source, docker 를 통한 설치를 모두 해본 결과 docker가 가장 문제없이 잘 돌아간다. 참고 글 GitHub - ROCmSoftwarePlatform/AMDMIGraphX: AMD's graph optimization engine. GitHub - ROCmSoftwarePlatform/AMDMIGraphX: AMD's graph optimization engine. AMD's graph optimization engine. Contribute to ROCmSoftwarePlatform/AMDMIGraphX d.. 윈도우 터미널(Windows terminal)에 아나콘다 프롬프트(anaconda prompt) 추가 1. 윈도우 검색창에 anaconda 검색 및 파일 위치 열기 2. 터미널 설정 실행 3. 1번에서 열린 anaconda 파일 위치에서 powershell prompt 속성 확인 및 Target 확인 4. Target 전체 복사 Target 예시: %windir%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe -ExecutionPolicy ByPass -NoExit -Command "& 'C:\Users\Miner\miniconda3\shell\condabin\conda-hook.ps1' ; conda activate 'C:\Users\Miner\miniconda3' " 5. 복사한 Target 에서 powershell.exe~ 이후까지만 남김 예시: powershe.. Super resolution 모델, HAT, inference 사용 정리 Ubuntu 20.04 ROCm AMD GPU Radeon VII 공식 github GitHub - XPixelGroup/HAT: Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer GitHub - XPixelGroup/HAT: Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer - GitHub - XPixelGroup/HAT: Arxiv2022 - Activating More Pixels in Image Super-Re.. TensorRT Docker 사용 정리 Nvidia driver: 515.86 CUDA: 11.6 Docker: 20.10.21 1. Nvidia container toolkit 설치(Installation Guide — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation) 1-1. package repository 추가 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L ht.. 3080, Radeon vii, 6900xt, 딥러닝 (image classification) 학습 성능 비교 완벽하게 동일한 세팅(CPU/RAM/storage)에서 비교한 것이 아니므로 오로지 GPU의 성능을 비교했다고 하긴 어려움 적당한 비교(just curious)로 받아들이면 좋을듯 동일한 학습 모델, 데이터 셋에서의 학습 성능 비교 - 첫 2 epoch에 걸린 시간을 비교 Framework: Pytorch Model: efficientnet lite0 Batch size: 20 Image size: 384x384 데이터 수: 약 3만장 시스템: 결과: 결론 1. 역시 Nvidia가 좋다. 2. 학습속도는 조금 느릴지라도 AMD의 높은 GPU RAM은 무거운 모델 학습/구동에 좋을 수도 있겠다. Ubuntu, ROCm, AMD GPU, Docker, Pytorch 환경에서 딥러닝 정리 ROCm이 설치된 Ubuntu 환경에서 Docker-Pytorch 활용 딥러닝에 대해 정리 Radeon VII 사용 Ubuntu 환경에 ROCm과 Docker가 설치된 것을 가정 (ROCm 설치 글 Ubuntu, ROCm 설치 및 제거 (tistory.com)) (Docker 설치 글 Ubuntu, docker 설치 및 제거 정리 (tistory.com)) 공식 Docker image rocm/pytorch - Docker Image | Docker Hub Docker Hub hub.docker.com 1. rocm/pytorch 이미지 run size가 꽤나 크므로 시간이 조금 걸릴 수 있다 sudo docker run -it --network=host --device=/dev/kfd --device=.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 9 다음
