양갱로그

딥러닝을 처음 접했을 때 여러가지 프레임워크를 사용해서 모델을 구성하고 학습시킬 수 있다는 것을 알게되었고, 대표적인 프레임워크로 TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Torch ... 다양한 것들이 있었다. 사실 나는 약 1년정도 강화학습을 공부하면서 딥러닝 프레임워크 정착을 하지 못했다.. 연구하기나 직관적으로 짜기엔 PyTorch가 편한 것 같고.. 뭔가 상용화라던지 나중가서 많이 쓰게 될 프레임워크는 Tensorflow 같고.. 코드나 편리함 따지면 Keras가 텐플 기반이라 더 좋은것같고.. 이런 생각으로 방황을 하면서 그때 그때 튜토리얼과 API를 뒤져보고 사용했다. 그래서인지 깊이있게 이해하고 자유롭게 사용할 수 있는 게 없었다! 슬슬 정착을 위해 고민하던 중 텐서플..

ubuntu 18.04 LTS 환경에서 anaconda3에 tensorflow-gpu를 설치하고자 했는데 뭔가 계속 어정쩡 안되길래 몇 번의 검색과 삽질 끝에 제대로 설치했다. 일단 cuda v10.0가 이미 설치되어있는 상태였고 cuDNN은 v7.4.2를 다운받으면 된다. 2020.09.28 UPDATE 버전에 상관없이 설치하고 싶은 버전의 CUDA Toolkit 설치하고 cuDNN은 아래 페이지에서 본인이 설치한 CUDA 버전에 맞는 cuDNN 선택해서 다운로드 받으면 된다. 안정적인 버전 외 Nightly, Beta 버전같은 경우 tensorflow-gpu 지원이 안되는 경우가 있으니 확인하고 설치해야함! https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cuDNN..