컴퓨터 (66) 썸네일형 리스트형 리눅스 커맨드 정리 X window restart command #after sudo kill -9 xorg sudo systemctl restart display-manager Nvidia gpu 모니터링 watch -d -n 0.5 nvidia-smi Nvidia gpu 사용 process 끄기 sudo kill -9 PID 폴더 용량 확인 du -sh path SSH 프로세스 유지하면서 종료 # ctrl + z 입력 bg #또는 bg 1 disown exit #ssh 재로그인 후 프로세스 확인 ps -ef | prep python Ubuntu 정보 확인 lsb_release -a uname -m && cat /etc/*release uname -srmv WSL apt repository 서버 변경 (kakao) sud.. Jupyter에 conda 환경(커널) 추가하기 시스템 사양 (환경) CPU - 5900X Memory - 96GB Mainboard - Gigabyte, X570 Aorus Master GPU - RX 6900XT (reference) WSL - Ubuntu 20.04 conda를 이용해서 사진과 같이 여러 환경으로 구분해 뒀을때 각 환경을 jupyter에 추가하는 방법 (사진의 마지막, tfdml_plugin 환경을 추가해 보겠다.) 참고글 Installing the IPython kernel — IPython 8.4.0 documentation Installing the IPython kernel — IPython 8.4.0 documentation Important This documentation covers IPython versions 6.. ffmpeg 사용, image to video, video to image 만들기 영상 관련 딥러닝 처리를 하기 위해서는 이미지 형태의 데이터를 준비해야 한다. 즉, 비디오를 이미지로 (frame) 잘라내야 한다. 이때, ffmpeg 패키지를 사용할 수 있다. 참고글 Stitching images to video using ffmpeg - SoByte Stitching images to video using ffmpeg This article describes how to use ffmpeg to stitch a large number of images into a video, and introduces the meaning of some of the parameters. Before using ffmpeg to stitch images into a video, you need to .. WSL2, Nvidia GPU, CUDA 환경에서 super-resolution 모델 (SwinIR) 돌려보기 시스템 사양 (환경) CPU - i7-10700F Memory - 32GB Mainboard - MSI, B460M GPU - Geforce RTX 3060 Ti WSL - Ubuntu 20.04 WSL2 환경에서 Nvidia gpu를 (3060ti) 사용하여 SwinIR 이라는 모델로 super-resolution을 돌려보았다. SwinIR은 이전에 리뷰했던 super-resolution 모델과 달리 transformer 기반이라 따로 시도해 보았다. 먼저 AMD GPU를 이용한 DirectML로 구현을 해보고자 하였으나, DirectML의 pytorch에 attention 관련 함수들이 아직 완벽하게 구현되지 않아 코드를 돌릴수 없었던 관계로 결국, CUDA를 사용하였다. https://github... WSL2, AMD GPU, DirectML 환경에서 super-resolution 모델 (tecogan) 돌려보기 시스템 사양 (환경) CPU - 3700X Memory - 32GB Mainboard - Msi, MAG B550M MORTAR GPU - RX 6800 (reference) WSL - Ubuntu 20.04 super-resolution 모델 중에서 tecogan 이라는 모델을 구현해 보자 이전 BSRGAN 이 pytorch 기반이었다면, 이번 모델은 tensorflow 기반 모델이라서 따로 한번 더 정리하였다. 정식 깃헙은 아래와 같다. GitHub - thunil/TecoGAN: This repo contains source code and materials for the TEmporally COherent GAN SIGGRAPH project. GitHub - thunil/TecoGAN: This.. WSL2, AMD GPU, DirectML 환경에서 super-resolution 모델 (BSRGAN) 돌려보기 시스템 사양 (환경) CPU - 5900X Memory - 96GB Mainboard - Gigabyte, X570 Aorus Master GPU - RX 6900XT (reference) WSL - Ubuntu 20.04 WSL2 환경에서 AMD GPU와 (6900XT) DirectML을 활용하여 Super-resoltion 모델을 돌려보았다. Super-resolution 모델이란 닳고 닳은 이미지를 딥러닝 기술을 활용하여 새 이미지처럼 만들어 주는 것이다. 많은 모델이 개발되어 공유되고 있지만 AMD GPU와 DirectML이라는 제한된 환경 탓에 패키지 버전 이슈가 없는 모델로 찾고 찾아 BSRGAN 이라는 모델을 선택하였다. 모델에 대한 자세한 설명은 아래 깃헙 링크에 있다. GitHub - c.. WSL2, AMD GPU, DirectML 환경에서 Yolov4 돌려보기 시스템 사양 (환경) CPU - 3700X Memory - 64GB Mainboard - Msi, MAG B550M MORTAR GPU - RX 6800 (reference) WSL - Ubuntu 20.04 WSL2 에서 AMD GPU (RX 6800)을 사용해, Yolov4를 돌려보고자 한다. 영상 딥러닝을 하려는 경우 그래픽 카드는 필수적이다. Nvidia와 AMD가 대표적인 그래픽 카드 제조사인데, 딥러닝을 위해서는 서로 다른 방법이 필요하다. Nvidia 그래픽카드의 경우 고민할것 없다. 그냥 CUDA와 cudnn 버전 잘 맞춰서 설치하고 돌리면 된다. (WSL에서도 가능한 것으로 알고있다. Enable NVIDIA CUDA on WSL 2 | Microsoft Docs) AMD 그래픽 카드의 .. Ridge-map으로 지형도 그리기 시스템 사양 (환경) CPU - 3700X Memory - 64GB Mainboard - Msi, MAG B550M MORTAR GPU - VEGA 64 WSL - Ubuntu 20.04 우연히 방문한 github 글에서 Python으로 지형도를 그리는 글을 찾았다. 출처는 아래와 같다 (운영하시는 분이 정말 대단하신분 같다, 링크를 기록하는 겸 글을 쓴다.) ridge-map | Pega Devlog (jehyunlee.github.io) ridge-map 지형을 중첩된 line plot으로 그리는 ridgemap 라이브러리를 소개합니다. Matplotlib 생태계의 일원으로 쉽게 사용할 수 있습니다. 소스 코드를 조금 고쳐줄 필요가 있습니다. 1. ridge-map pypi: ridge-map/ 설 .. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 다음
