아리곤듀의 개발 성장 일기

딥러닝을 수행하면서 아래와 같은 에러를 접하게 되었다. RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 CUDA가 제대로 설치가 안되서 발생한 에러라서 설치하고 재부팅하니까 작동이 잘됐다! 해결방법 1. CUDA 설치하기 - driver version에 맞는 version을 설치해야 하고, CUDA v..

리눅스 환경에서 아래 명령어 실행 find . | grep -E "(__pycache__|\.pyc|\.pyo$)" | xargs rm -rf

print()함수 print()는 , (comma)로 여러 값을 구분한다. 출력할 때 각각의 값 사이에 공백 한 칸이 추가된다. Print()함수는 실행 마지막에는 \n으로 줄바꿈이 자동으로 들어간다. 줄을 바꾸지 않고 계속 출력하려면 print(-------, end=’ ‘)로 end를 추가하면 된다. 또한, 각 출력 값들 사이에 특정한 문자를 넣을 수 있다. Print(1,2,3,4, sep=’/’)하면 1/2/3/4 로 출력이 된다. file을 사용하면 파일에 입출력을 할 수 있다. >>> f = open('out.txt','w') >>> print(1,2,3,4,file=f) >>> f.close() >>> open('out.txt').read() '1 2 3 4\n' pprint()모듈 사용 복..

Ray는 효과적이고 단순하게 분산/병렬 컴퓨팅을 수행할 수 있도록 만든 매우 강력한 프레임워크이다. Ray란 주로 병렬처리를 할 때 multiprocessing으로 웬만한 것은 쉽게 실행이 가능하지만, 아래와 같은 단점이 있다. multiprocessing 라이브러리를 사용하기 위해 기존에 작성한 코드를 수정해야 함(Pool 생성해서 넘기기 등) multiprocessing은 여러 클러스터에서 분산처리하기엔 초심자 입장에서 어려움 이를 대체할 수 있는 것이 바로 Ray이다! 그렇다면 Ray의 장점과 특징은? 1) Apache Arrow를 활용하여 데이터를 효율적으로 처리하고 분산 컴퓨팅을 위한 task를 제공 2) 기존 코드에서 약간의 수정만으로 병렬 처리 가능 : 쉽고 범용적인 사용성 3) 멀티프로세싱..