django: 모델에 데이터 생성, 수정시 시간 자동으로 추가 하는 방법 (created_at, updated_at)
create_at은 auto_now_add=True 를 추가,updated_at은 auto_now=True 추가하면 돼요.auto_now=True는 save()시에만 동작을 하니update orm 사용시에는 아래와 같이 직접 추가해줘야 해요.
pytorch: optuna ddp 적용하는 방법
DDP에서 적용하는 방법을 알아볼게요.생각보다 간단하답니다.먼저, DDP 학습을 위해서 초기화를 해주어야 해요.그런 다음 study.optimize를 하나의 gpu만 실행할 수 있도록 if rank == 0 구문으로 나누어줘요.마지막으로 objective에서 trial
pytorch: 딥러닝 모델 결과 재현을 위한 seed 고정하는 법
모델을 학습하다보면 결과를 재현할 일이 생겨요. 그럴 경우 어떻게 하면 재현을 할 수 있을지 알아볼게요! > 모델 결과 재현 하는 방법은 아래 코드 처럼 seed를 설정 해주면 돼요. > DataLoader도 seed 설정을 해줘야 해요. > ### 참고 http
ubuntu: postgresql 설치하는 방법
PostgreSQL 설치 > ### psql 접속 > ### Role 생성 > ### 참고 https://www.postgresqltutorial.com/
pytorch: model의 module 이름 list를 얻는 법
학습을 하다보면 가끔씩 모델의 모듈 이름이 필요할 때가 있어요.그래서 오늘은 모델의 모듈 이름을 얻는 방법에 대해서 알아봐요.먼저, 필요한 모델을 만들어요.resnet18을 예로 들어볼게요.Sequential 안에 있는 하위 모듈 이름까지 얻고 싶은 경우Sequenti
python: pickle 사용법
python에서 pickle을 사용하는 방법은 아주 간단해요.아래와 같은 방법으로 저장 및 불러오기를 사용하면 돼요.data = { 'a': 1, 2.0, 3+4j, 'b': ("character string", b"byte string"), 'c':
ubuntu: 마우스 오른쪽 클릭해서 visual studio code 열기
> 참고 https://stackoverflow.com/a/71503643
pytorch: gpu or cpu device 설정하는 방법
cuda 사용 가능 여부에 따라 gpu 또는 cpu로 설정하는 방법은 아래 코드를 사용하면 돼요.
pytorch: NVIDIA RTX 4090 DDP freeze 현상 해결 방법
multi-gpu를 사용해 모델 학습을 하기 위해서 pytorch의 DistributedDataParallel를 이용해서코드를 작성을 했어요.GPU에 데이터가 올라가고, GPU-Util이 100%가 됐지만 여기서 멈추는 현상이 발생을 했어요..!이게 무슨일인가 싶어서
ubuntu: gpu 사용량 확인하는 방법
gpu 사용량을 확인하는 방법은 아래 명령어를 터미널에 입력하면 돼요.실시간으로 gpu 사용량을 확인하고 싶다면 아래 명령어를 터미널에 입력하면 돼요.
ubuntu: cpu core 확인하는 방법
cpu core 수만 보려면 아래 명령어를 터미널에 입력하면 돼요.상세한 cpu 정보를 함께 보고 싶다면 아래 명령어를 입력하면 돼요.
pytorch: multi-gpu 사용 시 attribute 접근 방법
DDP를 이용하여 custom model을 학습할 때 model의 attribute에 접근하려면 아래와 같이 하면 돼요.
가상 환경: 가상 환경 설치 목록 requirements.txt 만드는 방법
가상 환경에 설치된 패키지 목록이 담긴 requirements.txt를 생성하는 법