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* Intel MKL로 설치하기 | * Intel MKL로 설치하기 | ||
** conda create -n disentangle_tf -c intel intelpython3_core python=3.6 numpy=1.16.2 | ** 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) | * Conv2d에서 채널만 바꾸는 조합 (가로세로 그대로) | ||
** kernel_size=1 | ** kernel_size=1 | ||
** kernel_size=3, padding=1 | ** kernel_size=3, padding=1 | ||
*** ex) nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1) 하면 16채널짜리 2d가 32채널짜리 2d가 된다 | *** 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)