안녕하세요. 곽정은입니다.

저번주 노드를 복습해볼 겸 간단하게 정리해보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 제가 또 볼 필요가 있다고 생각하는 내용 위주로 정리해보겠습니다.

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우분투

우분투(Ubuntu)는 인공지능 연구개발에 주로 사용되는 운영체제입니다. 왜냐하면 텐서플로우 등 머신러닝 라이브러리들이 가장 안정적으로 구동되는 환경이기 때문입니다. 잘 알려진 바로는 리눅스 배포판의 일종으로 무료인 오픈소스 OS이기도 하지요.

우분투는 어떤 남아프리카 부족의 언어로써 "네가 있으니 내가 있다."라는 뜻을 가지고 있다고 합니다. 그리고 로고 또한 여러 명이 함께 둘러서 손을 잡고 원을 그리는 듯한 모양으로 자유와 협업, 정밀도와 신뢰를 뜻한다고 하네요.

한글설치 방법

아래 링크를 참고하면 될 것 같습니다.
https://gabii.tistory.com/entry/Ubuntu-1804-LTS-%ED%95%9C%EA%B8%80-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EB%B0%8F-%EC%84%A4%EC%A0%95

이건 한영키 사용 방법입니다.
https://kyubot.tistory.com/116

환경설정 하기

Anaconda 설치

Anaconda 배포판 설치 방법입니다.

$ cd ~Download 
$ wget http://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
$ bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
$ exit

가상환경 설정하기

가상환경을 설정해야 우리가 뛰어놀 수 있는 장을 만들 수 있습니다.

NVIDIA GPU가 있는지 확인해봅시다.

nvidia-smi

아무것도 안나온다구요...? 저도 그랬습니다. NVIDIA GPU가 있는 노트북인데 진행이 되지 않아서 당황했었지요.

그럼 아래를 설치합니다.

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt-get update -y && sudo apt-get install nvidia-driver-440 -y && sudo reboot

이 과정을 수행하면 재부팅이되니 하던 작업들이 있다면 저장하고 시행해주세요.

그 다음 NVIDIA GPU가 장착되지 않은 컴퓨터 환경에서의 설치를 후딱 해줍니다.

$ conda create -n aiffel python=3.7 -y
$ conda activate aiffel
$ conda install anaconda notebook
$ conda install matplotlib
$ conda install tensorflow-gpu
$ conda install pandas
$ conda install seaborn
$ conda install cmake -y
$ python -m ipykernel install --user --name aiffel --display-name "aiffel" && echo "export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true" >> ~/.bashrc && exit

이게 의존성문제가 있어 쭉 연결해서 하면 Solving Problem에서 로딩이 계속되어 진행이 안되는 문제가 발생했습니다. 그것 때문에 퍼실님들도 고생하셨죠. 다 따로 하나씩 설치해줍니다.

깔다가 의존성 문제가 발생했다면 Ctrl+C로 작업을 중지시킨 후,

$ conda env remove -n aiffel 

가상환경을 삭제하고 위 코드 3번부터 다시 깔아줍니다.

이렇게 하면 가상환경이 실행되는 장을 만들 수 있습니다!

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이후에는 주피터 노트북과 AIFFEL 노드 학습 사이트를 연결하는 방법이 나와있습니다. 딱히 개인적으로 사용할 때는 필요없는 내용인 것 같아 적지는 않겠습니다.

사실 환경설정하는 날에 에러가 워낙 많아 순서가 헷갈립니다. 잘못 적은 내용이 있다면 댓글로 알려주세요!

그럼 20000~!