머신러닝 연습장

• 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)