cloz_study

https://nancom.tistory.com/119 [Solution] sudo: add-apt-repository: command not found $sudo add-apt-repository XXXX를 입력했을시에 sudo: add-apt-repository: command not found 라고 뜨면서 진행이 되지 않는 경우가 발생한다. 방법은 두가지가 있다. Solution 1. python-software-properties.. nancom.tistory.com https://stackoverflow.com/questions/44468081/unable-to-locate-package-libjasper-dev Unable to locate package libjasper-dev I want ..

https://doongdoongeee.tistory.com/107 Ubuntu에서 기존 설치된 OpenCV 삭제 및 재설치 $ pkg-config --modversion opencv 명령어를 통해 현재 설치된 opencv의 버전을 확인하자. $ sudo apt-get purge libopencv* python-opencv $ sudo find /usr/local/ -name "*opencv*" -exec rm {} \; 위의 명령.. doongdoongeee.tistory.com https://docs.opencv.org/master/d7/d9f/tutorial_linux_install.html OpenCV: Installation in Linux Next Tutorial: Using OpenCV wi..

https://chancoding.tistory.com/86 Jupyter Notebook에 가상환경 Kernel 연결하기 목차 1. 아나콘다 가상 환경 만들기 아나콘다에 가상환경을 구성하도록 합니다. tf2.0 이라는 이름을 가진 파이썬 가상 환경을 만들었습니다. conda create -n tf2.0 python 자세한 내용은 이전 글을 통해 chancoding.tistory.com

https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations 소스에서 빌드 | TensorFlow 소스에서 TensorFlow pip 패키지를 빌드하고 Ubuntu Linux 및 macOS에 설치합니다. 명령어는 다른 시스템에도 적용될 수 있지만, Ubuntu 및 macOS용으로만 테스트되었으며 지원됩니다. 참고: 잘 테스트되고 www.tensorflow.org

cat /usr/local/cuda/version.txt

$ sudo apt-get purge nvidia* $ sudo apt-get autoremove $ sudo apt-get autoclean $ sudo rm -rf /usr/local/cuda* 출처 [https://soundprovider.tistory.com/entry/Ubuntu%EC%97%90%EC%84%9C-CUDA-%EC%99%84%EC%A0%84-%EC%82%AD%EC%A0%9C-%EB%AA%85%EB%A0%B9%EC%96%B4]

1. 사이트 들어간다. 2. 다운로드버튼에서 오른쪽 클릭을 해서 링크를 복사한다. 3. wget 복사한 링크 를 cmd창에 입력한다. 4. bash 방금 다운받은 .sh 을 cmd창에 입력한다. 5. export PATH=ananconda3 위치/bin:$PATH cmd창에 입력한다. 6. source .bashrc cmd창에 입력한다.

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-ubuntu1604.pin sudo mv cuda-ubuntu1604.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64..

에러 코드 W: GPG 오류: http://repo.dlpc.intranet/registry/repository/ubuntu-ppa-ffmpeg4 xenial InRelease: 다음 서명들은 공개키가 없기 때문에 인증할 수 없습니다: NO_PUBKEY 374C7797FB006459 해결 sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com --recv-keys 374C7797FB006459 참조사이트 [https://unix.stackexchange.com/questions/75892/keyserver-timed-out-when-trying-to-add-a-gpg-public-key]

먼저 pretrained 모델을 불러온다. (직전 포스터 참고) 그리고 이제 가지고 있는 이미지 데이터로 위 모델을 한번 돌려보겠다. img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) 먼저 torchvision에서 제공하는 transform.Compose로 만들 이미지 데이터의 설정을 compose로 구성한다 test_data = torchvision.datasets.ImageFolder(root = '/home/20163381/data_ca', transform=i..