CURATING CURIOSITY

jupyter notebook에서 잘 동작하는 간단한 딥러닝 모델을 jupyter lab 상에서 학습(fit, fit_generator)코드를 실행시켰을 때 정상적으로 넘어가지 않고 다음과 같은 에러 메시지가 나타났다. InvalidArgumentError: device CUDA:0 not supported by XLA service while setting up XLA_GPU_JIT device number 0 검색해보니 CUDA_VISIBLE_DEVICES관련해서 학습코드가 할당된 GPU를 선택해주는 명령을 shell상에서 지정해주거나 코드상에서 지정하면 된다고 해결책을 제시하고 있다. 터미널 shell에서 다음과 같이 명령을 입력하면 된다. $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,..

TensorFlow 도커 이미지 TensorFlow 이미지 중 1.10.0버전을 설치했다. 이 버전의 좋은 점 중 하나는 keras가 기본 탑재가 되어 있다는 점으로 텐서플로우를 이용하는 프레임웍을 쉽게 사용할 수 있기 때문에 선택했다. 다음 명령어로 TensorFlow 1.10.0, GPU지원, Python 3이 탑재된 도커를 받아서 실행하였다. $ sudo nvidia-docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v $(pwd):/workspace tensorflow/tensorflow:1.10.0-gpu-py3 /bin/bash OpenCV 설치 여기에는 이미지 처리에 필요한 opencv라이브러리가 설치되어 있지 않으므로 도커 환경에서 즉 우분투 환경에서 opencv를..