쑥밭

Docker ssh server 설치 원하는 포트를 열어서 docker container 생성 docker run -it --name {name} -p {port}:{port} {iamge} ssh server 설치 apt update # 기본 설정 apt install sudo passwd # pass word 설정 sudo apt install vim #-------------------------- sudo apt install openssh-server config 설정 vim /etc/ssh/sshd_config /Permit 으로 PermitRootLogin 을 찾아서 client key 생성 및 Pem 파일만들기 ssh-keygen -t rsa -b 2048 # Enter file in wh..

https://lewisxyz000.tistory.com/35

docker container 생성 +실행 // docker image 실행 docker run -it --name {container name} {image} // 글카 docker 실행 docker run -it --name {name} --gpus all {image} // 실행 후 자동 삭제 docker run --rm {image} // 마운트 + 글카 docker run -it --name {container name} --gpus all -v dirpath:mountpath {image} // display 사용 docker run -it --name {name} \ -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix\ -e NVIDIA_DIVER_CAPABILITIES=all\ -e..

nn.CrossEntropyLoss() -> Softmax+ CrossEntropy multilayer 분류에서 결과값만 얻길 원할때는 softmax가 필요없음. model을 만들때 꼭 Softmax를 마지막 레이어에 넣을 필요 X But BCE는 Activation function적용 해줘야함!

인코딩(네트워크)처리 할때 feature맵으로 변경해주는 네트워크 요 네트워크는 원래 어떤 태스크를 했던지 큰 상관없음 ex) image segmention하는데 resnet(이미지분류 네트워크)를 백본으로 쓸수도 있음 input data의 feature를 low 차원 feature로 뽑아주는 역할을 함 실체로는 예시를 들면 resnet으로 이미지 분류를 한다고 가정하면 densnet을 거쳐서 1자로 펼쳐지기 전의 feature

sudo apt-get install git git config --global user.name [이름] git config --global user.mail [메일 주소] 설정->개발자-> 토큰발급 conda --global condential.helper store

도커에서 컨테이너 실행하기 # 도커로 실행시키기 docker run -it (-d) --name {"Container_Name"} ubuntu docker run -it --name {contatiner name} --gpus all {image} docker exec -it {Continer_ID/Container_Name} /bin/bash 기본 패키지 설치하기 apt-get update apt-get install wget apt install sudo 계정 설정하기 sudo passwd {사용자명} useradd {User_Name} mkdir /home/{User_Name} chown {User_Name}:{User_Name} /home/{UserName} usermod -aG sudo {사용자..

1. 데이터 확인 데이터 불러오기 판다스를 이용해 csv파일 읽어오기 traindata = pd.read_csv(datasetFolderPath+trainsetName) traindata.dtypes 널데이터 확인 및 제거데이터 분포 확인하기 traindata.isnull().sum() traindata.dropna(inplace=True) target과 다른 정보들간에 관계가 있는지 확인하기 sns.histplot(x="species",y="island",data=traindata) sns.histplot(x="species",y="culmen_length_mm",data=traindata) sns.histplot(x="species",y="culmen_depth_mm",data=traindata) s..

def function(변수1,*args,**kwargs) : 단일 변수 -> 튜플 -> 딕셔너리순서 이때 변수=Default 형식은 Dictionary임!

Main function 해당 스크립트를 실행할때만 실행되도록 함 다른 스크립트에서 해당 스크립트를 불렀을때는 이 이하 부분은 실행되지 않음. if __name__ = "__main__" : ~