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* numpy 지수표기 끄기
* Intel MKL로 설치하기
** conda create -n disentangle_tf -c intel intelpython3_core python=3.6 numpy=1.16.2
* 지수표기 끄기
** np.set_printoptions(suppress=True)
** np.set_printoptions(suppress=True)
** torch.set_printoptions(sci_mode=False)
* Conv2d에서 채널만 바꾸는 조합 (가로세로 그대로)
** kernel_size=1
** kernel_size=3, padding=1
*** ex) nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1) 하면 16채널짜리 2d가 32채널짜리 2d가 된다
* torch 네트워크 그래프 출력
** torchviz.make_dot(recon, params=dict(self.vqvae.named_parameters()))
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=== 도커 관련 ===
* 이미지 빌드
** docker build . --tag kb_apart:200225
* 컨테이너 실행
** docker run -i -t -d -p [외부 포트]:[내부 포트] -v [외부 폴더 or 파일][내부 폴더 or 파일] kb_apart:200225
** 맨 뒤에 sh 등 붙이면 entrypoint 기본이 아닌 그거 실행함
* 컨테이너 붙기
** docker exec -it [컨테이너 해시] sh
* 컨테이너 (전체) 종료
** docker kill $(docker ps -q)
* 이미지 (전체) 삭제
** docker rm $(docker ps -a -q)
=== pycharm 원격 서버에서 실행하기 설정 ===
* 설정->도구->SSH 구성
**ssh-remote-(servername) 추가
*설정->프로젝트->Python 인터프리터->인터프리터 추가
**위치: SSH
**SSH 연결: 기존
**시스템 인터프리터: /home/isi/d-kim/anaconda3/envs/(envname)/bin/python
**동기화 폴더: 기본값 (이 뒤에 따로 설정할 예정)
**서버에 프로젝트 파일 자동 업로드: 체크 해제 (이 뒤에 따로 설정할 예정)
**설정 완료 후 이름 바꿔주기: remote-(servername)-(envname)
*프로젝트 인터프리터는 그대로 local 인터프리터로 놔 두기.
**나중에 실행 옵션에서 선택해 줄 예정
*도구->배포->구성
**연결탭 들어가기
**루트 경로: /mnt/ISINAS3/d-kim/pycharm
**다운로드/업로드/싱크에 Rsync 사용 체크하기
**매핑탭 들어가기
**로컬 경로: 기본값 (프로젝트 경로)
**배포 경로: /(project_folder_name)
**웹 경로: /
**제외된 경로: 로컬 경로의 log 등등 선택
*여러 서버 중에 파일 업로드를 담당할 서버에서 체크버튼 누르기
*도구->배포->자동 업로드(항상)에 체크하기
*실행->구성 편집
**새 구성 추가: python
**이름: (projectname)_(servername)
**인터프리터: remote-(servername)-(envname)

2023년 9월 29일 (금) 03:01 기준 최신판

  • Intel MKL로 설치하기
    • conda create -n disentangle_tf -c intel intelpython3_core python=3.6 numpy=1.16.2
  • 지수표기 끄기
    • np.set_printoptions(suppress=True)
    • torch.set_printoptions(sci_mode=False)
  • Conv2d에서 채널만 바꾸는 조합 (가로세로 그대로)
    • kernel_size=1
    • kernel_size=3, padding=1
      • ex) nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1) 하면 16채널짜리 2d가 32채널짜리 2d가 된다
  • torch 네트워크 그래프 출력
    • torchviz.make_dot(recon, params=dict(self.vqvae.named_parameters()))


도커 관련

  • 이미지 빌드
    • docker build . --tag kb_apart:200225
  • 컨테이너 실행
    • docker run -i -t -d -p [외부 포트]:[내부 포트] -v [외부 폴더 or 파일][내부 폴더 or 파일] kb_apart:200225
    • 맨 뒤에 sh 등 붙이면 entrypoint 기본이 아닌 그거 실행함
  • 컨테이너 붙기
    • docker exec -it [컨테이너 해시] sh
  • 컨테이너 (전체) 종료
    • docker kill $(docker ps -q)
  • 이미지 (전체) 삭제
    • docker rm $(docker ps -a -q)

pycharm 원격 서버에서 실행하기 설정

  • 설정->도구->SSH 구성
    • ssh-remote-(servername) 추가
  • 설정->프로젝트->Python 인터프리터->인터프리터 추가
    • 위치: SSH
    • SSH 연결: 기존
    • 시스템 인터프리터: /home/isi/d-kim/anaconda3/envs/(envname)/bin/python
    • 동기화 폴더: 기본값 (이 뒤에 따로 설정할 예정)
    • 서버에 프로젝트 파일 자동 업로드: 체크 해제 (이 뒤에 따로 설정할 예정)
    • 설정 완료 후 이름 바꿔주기: remote-(servername)-(envname)
  • 프로젝트 인터프리터는 그대로 local 인터프리터로 놔 두기.
    • 나중에 실행 옵션에서 선택해 줄 예정
  • 도구->배포->구성
    • 연결탭 들어가기
    • 루트 경로: /mnt/ISINAS3/d-kim/pycharm
    • 다운로드/업로드/싱크에 Rsync 사용 체크하기
    • 매핑탭 들어가기
    • 로컬 경로: 기본값 (프로젝트 경로)
    • 배포 경로: /(project_folder_name)
    • 웹 경로: /
    • 제외된 경로: 로컬 경로의 log 등등 선택
  • 여러 서버 중에 파일 업로드를 담당할 서버에서 체크버튼 누르기
  • 도구->배포->자동 업로드(항상)에 체크하기
  • 실행->구성 편집
    • 새 구성 추가: python
    • 이름: (projectname)_(servername)
    • 인터프리터: remote-(servername)-(envname)
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