When will you grow up?

Pytorch 1.1.0 / Tensorflow-gpu 1.12 설치 및 cuda10_9 확인

Pytorch 1.1.0 version # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch # CPU Only conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly -c pytorch Tensorflow-gpu 1.12.0 version conda install tensorflow-gpu=1.12 위 명령어로 설치할 수 있으며, cuda 9.0버전을 사용하며, python version은 ..
02. Study 2020. 1. 9. 13:38
conda 환경으로 tensorflow gpu 2.0 / 1.x 버전 관리하기

최근 tensorflow 2.0가 정식 릴리즈 되면서 많은 사람들이 2.0 버전으로 공부 및 연구를 시작한다. 하지만 이전 버전에서 작업했던 분들은 두가지 버전을 둘 다 사용해야되는 경우가 많아서(필자 또한) conda 환경으로 간단하게 두 가지 버전다 사용을 하는 방법을 포스팅 하고자 한다. 두가지 버전 설치가 잘 되었다면, 아래 그림과 같이 gpu 사용이 True라고 뜰 것이다. 기존의 tensorflow 1.x 버전이 깔려있다고 가정하고 진행하겠다. Cuda 버전같은 경우는 tensorflow 1.x - cuda 9.0 / tensorflow 2.x - cuda 10.0 로 설치하였다. anaconda 가 깔려있다고 가정하고 시작하겠다. (만약 설치가 되어있지 않다면 클릭) 1. visual stu..
02. Study/Tensorflow 2019. 11. 13. 16:33
python break, pass, continue 차이점

파이썬으로 코딩을 하다보면 break문, pass문, continue 문이 자주 보인다. 헷갈리는 부분을 정리하고자 각 각 사용법과 예시를 통해 정리해본다. break : 특정 반복문(while, for 문)에서 루프를 빠져나올때 이용하는데, 한번만 빠져나오게 된다. 이중 포문일때, 해당 루프만 탈출하고 다음껀 계속 반복되서 다시 또 다음루프를 들어갈 수 있다. ex) for i in range(3): print('탈출 준비') for j in range(3): print('탈출 하자') break 결과 탈출 준비 탈출 하자 탈출 준비 탈출 하자 탈출 준비 탈출 하자 위와같은 결과를 얻는데, 만약 i도는 루프를 탈출하고싶다면, 조건을 걸어서 탈출할 수 있다. ex) y = False for i in ra..
02. Study/Python 2019. 10. 15. 17:44
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