홀로 떠나는 여행

일반적인 경우 아래 세 개 command로 pytorch에서 GPU를 사용가능한지 확인이 가능하다.

import torch

torch.cuda.is_available()

torch.cuda.get_device_name(0)

torch.cuda.device_count()

각각의 command를 설명하면 다음과 같다.

# GPU를 사용할 수 있는 지 알 수 있다.

torch.cuda.is_available()

→ True

# GPU 정보를 반환한다. 아래는 0번 GPU 정보를 반환한다.

torch.cuda.get_device_name(0)

→ 'GeForce GTX 1080 Ti'

# 사용가능한 GPU 개수를 반환한다. 아래 예제는 2개의 GPU가 있다는 것을 알 수 있다.

torch.cuda.device_count()

→ 2

# 만약 os 세팅을 통해서 GPU 개수를 줄인다면

# 터미널에서 아래와 같이 환경변수 CUDA_VISIBLE_DEVICES를 0으로 설정한 후 python 실행

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python                 # python 실행

# 환경 변수에 의해서 사용가능한 GPU가 0번만 지정되어 1개로 나타난다.

torch.cuda.device_count()

→ 1

# 아래와 같이 사용하는 것은 tourch.cuda.device_count() 결과에 영향을 주지 않는다.

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python                 # python 실행

import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES]  = "0"

torch.cuda.device_count()

→ 2

이외 아래와 같은 명령어들이 있다.

# 항상 0을 return

torch.cuda.current_device()

→ 0

# device 정보 반환

torch.cuda.device(0)

python용 opencv를 어렵게 설치하고 샘플을 수행했을 때 오류가 나오면 정말 허탈하죠.

이중 아래와 같은 오류는 빈번하게 발생합니다.

python 실행 시 import cv2에서 아래와 같은 오류가 발생할 때

ImportError: /usr/local/lib/libopencv_freetype.so.3.2: undefined symbol: hb_shape

해당 오류에 대한 trackback은 아래와 같으며

trackback URL → https://github.com/opencv/opencv_contrib/issues/919

위 글의 중간 쯤에 "Kumataro"란 유저가 해결방법을 남겼습니다. ( Kumataro commented on Dec 27, 2016 • edited )

아래는 Kumataro 해결법에 대한 연결경로입니다. 아래로 직접 가셔도 되요.

연결 URL → https://github.com/Kumataro/opencv_contrib/commit/cf8c1aad2771c325b8ffffd71f31fcdc84166b68

지금 쓰고 있는 글도 위를 토대로 제가 당한 문제를 해결하고 나서 작성한 것입니다.

□ 해결방법

참고) 저의 환경은 python 2.7 - opencv 3.2.0 입니다. opencv 설치 문제이므로 python은 2.7이든 3.X든 동일한 문제가 납니다.

아래 파일을 오픈합니다.

~/opencv/opencv_contrib-3.2.0/modules/freetype/CMakeLists.txt

해당 파일의 22번째 줄을 주석처리하고 아래 파란색 명령을 추가합니다.

즉,  freetype2_LIBRARIES와 harfbuzz_LIBRARIES이 제대로된 경로를 못찾아주어서 발생하는 오류입니다.

if( FREETYPE_FOUND AND HARFBUZZ_FOUND )

#  ocv_define_module(freetype opencv_core opencv_imgproc PRIVATE_REQUIRED ${freetype2_LIBRARIES} ${harfbuzz_LIBRARIES} WRAP python)

   ocv_define_module(freetype opencv_core opencv_imgproc PRIVATE_REQUIRED ${FREETYPE_LIBRARIES} ${HARFBUZZ_LIBRARIES} WRAP python)

   ocv_include_directories( ${FREETYPE_INCLUDE_DIRS} ${HARFBUZZ_INCLUDE_DIRS}     

)

이후, ~/opencv/opencv-3.2.0/build 디렉토리에서 

를 다시 수행시켜 주세요. 문제가 있던 opencv를 uninstall하실 필요는 없습니다.

대부분 이미 설정이 완료되어 있으므로 금방 끝납니다. 

-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/webnautes/opencv/opencv-3.2.0/build

이와 같은 문구를 빠르게 보게 될 겁니다.

이제 다시 컴파일을 합니다.

제 컴퓨터는 CPU 코어수가 12개라 -j12입니다. 컴파일 전에 본인의 CPU 코어수를 확인해야할 필요가 있죠.

다음과 같은 명령으로 쉽게 확인이 가능합니다.

컴파일도 대부분 이미 완료되었으므로 빠르게 끝납니다.

이제 마지막 재설치 작업만 남았군요. 별건 없고 아래 명령으로 끝~

문제가 된 python 소스를 실행 시켜보시면 잘 실행 될 것입니다.

그래도 해결이 안된다면... 건투를 빕니다. 당신은 꼭 해결방법을 찾을 것입니다. 그때 다시 오셔서 지식을 나눠주세요. 

Anaconda3 Python3  환경에서 OpenCV3 설치할 때 참고하면 좋은 사이트입니다.

본문 내용 중 

Python3 OpenCV3 설치 - Anaconda3

Python 3.5 설치 후, OpenCV3 를 설치하는 과정이 쉽지만은 않습니다.

기본적으로 설치 파일에는 Python 3 버전을 지원하지 않기 때문에 입니다. 소스를 다운받아 컴파일 해야하는데 여러가지 환경문제로 컴파일도 쉽지 않습니다.

그래서, 여기서는 좀 더 쉽게 Anaconda를 이용하여 설치해 봅니다.

검색일자   2017.06.18

원문 URL   http://wandlab.blogspot.kr/2016/11/python3-opencv3-anaconda3.html

파이썬에서 Import 방법은 두 가지가 있습니다.

import 모듈

→ 해당 모듈 전체를 가져온다.

    사용하려면 항상 '모듈명.메소드' 와 같이 모듈명을 앞에 붙여주어야 한다.

from 모듈 import 메소드 / 변수

→ 해당 모듈 내에 있는 특정 메소드나 모듈 내 정의된 변수를 가져온다.

    가져온 메소드나 변수를 앞에 모듈명을 붙이지 않고 그대로 사용할 수 있다.

    다만, 이름이 같은 변수나 메소드가 존재할 경우 대체된다.

    from 모듈 import * 이라고 하면 import 모듈과 동일하다. (사용 시 모듈명 붙이는 것 빼고)

아래는 두 방식에 대해 잘 설명된 사이트입니다. 단, 파이썬 2.7 버전을 중심으로 설명하고 있습니다.

□ 원본 URL → https://wikidocs.net/77

Radix Sort 중 특히 큐를 이용한 구현 방식에 대해 설명이 좋은 사이트입니다.

원본 Url →  http://blog.naver.com/itperson/220846813778

카운팅 소트 관련 너무 쉽게 설명된 사이트입니다.

애니메이션을 통해 쉽게 확인이 가능합니다.

특히, 카운팅 소트 내에서 누적 배열 사용법이 잘 이해가 안될때 더욱 좋습니다.

원본 Url →  http://www.cs.miami.edu/home/burt/learning/Csc517.091/workbook/countingsort.html

다른 n개의 원소 중 r를 선택하는 방식

순열  nPr         -  순서(○) 중복(Ⅹ)

nPr=n!(n−r)!

중복순열 nΠr    -  순서(○) 중복(○) 

nΠr=nr

조합 nCr         -  순서(Ⅹ) 중복(Ⅹ)

nCr=n!r!(n−r)!

중복조합 nHr    -  순서(Ⅹ) 중복(○)

nHr=n+r−1Cr

□ Jupyter notebook 명령키 일람

□ 기타 명령 모음

  - ipynb 파일 → py 파일 변환

    콘솔창에서 아래 명령 수행

    jupyter nbconvert --to script [파일명].ipynb

정리가 잘되어 있는 곳

원문내용 : nCr % m 계산

원문URL : http://blog.naver.com/rym/220833779518

PHP 다운로드 : http://windows.php.net/download/

자신의 버전에 맞는 것을 선택하시면 됩니다. 다만, IIS서버에서 수행하지 않을 거라면,

Thread Safe 를  선택하세요.

Thread Safe와 Non Thread Safe 차이 : http://auctionpro.co.kr/?p=773

여기서는 64bit 환경이니 VC14 x64 Thread Safe 를 선택합니다.

zip파일을 받으시고 압축을 해제하시면 됩니다.

□ 환경설정 php.ini

압축 해제 후 가장 처음에 할 일은 php.ini 파일을 수정하는 일입니다.

php.ini 파일 위치 : {php 설치 디렉토리}

이 포스트에서는 "extension_dir = "C:/Tools/php-7.0.6-Win32-VC14-x64" 로 압축을 해제하였으므로 해당 디렉토리를 이용해서 설명합니다.

php 설치 디렉토리에 가면 php.ini 파일은 없고 대신 php.ini-development, php.ini-production 두 파일만 있습니다.

php.ini-development : 개발용 버전

php.ini-production    : 실사용( 배포용 ) 버전

보통 개발 단계나 학습 단계에서는 "php.ini-development : 개발용 버전"을 사용하는 것이 좋습니다.

디버그나 로그 등이 추가되어 production 보다 무겁지만, 개발하는 과정 상 필요한 기능을 추가 제공합니다.