전에 어떻게 해결했는지 모르겠지만, gtx 1060에 model prediction 을 실행하면 BLAS GEMM 어쩌구 나온다. 아래와 같이 cuda 버전 문제이다. apt-get purge libcublas10 libcublas-dev apt-get install libcublas10=10.2.1.243-1 libcublas-dev=10.2.1.243-1 cuda-libraries-10-1 cuda-libraries-dev-10-1 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37233
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tensorflow 2.1.0 compile
남는 시간에 tensorflow 2.0을 컴파일에 도전했다. 현실은 실패하여 2.1로 목표 재설정. docker 이미지를 사용하면 쉬운데, avx2를 지원하지 않는 CPU를 사용하여 선택할 수 없다. 직접 컴파일하지 않는 한 사용할 수 없다. 최근 개발 이미지를 찾아보니 cuda 10.1, python3 이었다. nvidia-driver는 여러 버전이 설정 되었는데, host pc 버전으로 구동하나 보다. bazel 버전은 3.0이다. bazel 버전을 2.1.0에 맞는…… tensorflow 2.1.0 compile 계속 읽기
tag 형식 제한기 작성 후기
최근 몇 일간 태그를 제한하는 스크립트, 코드를 작성했다. 프로세스는 좀 복잡하다. 시운전자마다 태그를 지멋대로 작성한다. 태그를 잘 분석하면 좋은데, 지 멋대로라 의미있는 정보를 쉽게 얻어내기 어렵다. 오타도 많고 단어도 지 멋대로 순서로 작성한다. 그나마 잘못한 부분을 보아야 하는데 잘 보이지도 않는다. 없던 작업이라 대부분 고민해서 직접 만들었다. 시간이 정말 많은 사람이라면 취미로 프로그램 작성을 가져봄을…… tag 형식 제한기 작성 후기 계속 읽기
openai gym cart pole 설정
PC를 거실에 설치하고 docker로 tensorflow를 설정했다. docker가 쉽고 간편하여 다 좋은데 그래픽 사용자 인터페이스를 지원하지 않는다. gym을 설정하기 어렵다. 찾다보니 다음 순서로 진행하면 동영상 파일을 만든다. 아직 맛만 보아 뭔지 잘 모르겠으나, 일단 에러없는 화면을 보니 안심된다. pip로 gym 관련 모듈 설치python3-opengl 모듈 설치xvfb 모듈 설치jupyter notebook 설치python에서 wrappers로 실행. jupyter notebook을 xvfb-run 아래와 같이…… openai gym cart pole 설정 계속 읽기
keras로 키워드 분석((5+1)/5)
정말 간단한 LSTM으로 정확도 80%대까지 올렸다. 23,000개 데이터를 7,000번 학습시겼다. 정확하게 하려면 모든 카테고리 데이터를 동일하게 맞추고, 내부 태그를 정확하게 정리해야 하는데 시간없어 하지 못했다. [21:33:28]>cat process | head -100 로드한 모델 vocab 최대값은 2611 로드한 모델 vectror 크기는 5 인티저 값은 [‘AUX’ ‘DATA’ ‘EMER’ ‘END_A’ ‘END_B’ ‘ERROR’ ‘PROX_INTLK’ ‘SOL_A’ ‘SOL_B’] 출력 크기는 9 Model:…… keras로 키워드 분석((5+1)/5) 계속 읽기