Mr.Kang's life

이전 글에서 nvidia-docker2 설정 관련 내용들을 다루었습니다. 이제 docker hub에서 필요한 이미지를 받아서, tensorflow를 마저 세팅해보겠습니다. 2022.03.24 - [Machine learning] - NVIDIA container toolkit 설치 2022.03.23 - [Machine learning] - [nvidia driver 에러] error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: nvidia-container-cli: initialization error: nvml error: driver not loaded: unknown. tensorflow를 설치하기 전에, 먼저 cuda 버전과 cuDNN버전 matching을..

Machine learning 2022. 3. 24. 17:20

새 노트북에 여러가지 작업환경을 설정 중입니다. 여러 작업 환경 구축 중, 도커 환경에서 tensorflow를 사용하기 위한 구성을 마저 설정중입니다. 현재 노트북에 아래의 2가지는 설치해놓은 상태입니다. 이제 nvidia container toolkit을 설치하려합니다. - Docker CE - nvidia driver https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker Installation Guide — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation On RHEL 7, install the nvidia-container-toolkit package (..

Machine learning 2022. 3. 24. 16:41

[ 제 네이버 블로그 글을 티스토리로 이전한 글입니다. 해당 글은 제 네이버 블로그에 2020.09.04에 작성되었었습니다 ] 최근 Tensorflow Entended(TFX)를 사용하는 중입니다 TFX에서 모델을 운영할경우, 입력 데이터를 TF record로 변환하여 사용하게되면 모델에서의 데이터 입력 처리 속도를 빠르게 할 수 있다고 합니다. 이때까지는 raw data를 직접 모델에 [batch, data_shape] 형태로 입력하여 사용했었는데, 이번 기회에 TF record를 적용하여 데이터 처리 속도를 높이고자 했습니다. 테스트 환경 - window 10, python 3,7, tensorflow 2.3.0, tfx 0.22.1 테스트 데이터: MNIST 데이터 TF record 포맷으로 데이터..

Developer 2021. 7. 30. 00:16