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커스텀 데이터 모델 생성에 대한 궁금
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안녕하세요 강사님 좋은 강의 잘듣고 있습니다.
첫번째 질문: 혹시 Cloud 환경 말고도 GPU Local 환경에서도 (windows) 실습을 해볼 수 있는 강의는 업로드 하실 계획은 없으신지 궁금합니다. 물론 Local은 수강자 각각 환경이 너무 달라서 어려울 수 도 있겠지만 먼가 표준으로 도커를 이용하거나 하는 제너럴한 방법을 배우고 싶습니다.
두번째 질문 : Cloud 환경에서 커스텀 데이터를 이용하여 실습을 하고 싶은데 아직 강의를 다보지 않았지만 혹시 커스텀 데이터에 대한 모델 생성과 학습등에 대한 강의가 있을지 없으면 업로드하실 계획은 있으신지 궁금합니다.
좋은 강의이다 보니 욕심이 많아서 이렇게 문의드립니다.
좋은 답변 부탁드리겠습니다. 강사님 늘 감사합니다.
답변 3
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아마도 vm에서 cuda/cudnn 셋업만 하면 되는데, 이게 좀 어려울 수 있습니다.
대신 anaconda로 셋업이 가능하다고 합니다만 제가 테스트 해보지는 않았습니다.
아래는 cuda를 설치하는 anaconda URL 입니다. CUDNN도 인터넷 검색해보시면 쉽게 찾으실 수 있습니다.
https://anaconda.org/fragcolor/cuda10.0
유분투에서 CUDA와 CUDNN을 설치하는 예제도 아래 URL에서 찾으실수 있습니다.
저는 Cloud 환경을 선호합니다. 아무래도 GPU 셋업과 관련해서 시간을 절약해 주기 때문입니다.
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안녕하세요 강사님 1번 질문을 오늘 오전에 제가 한번 VM Ware랑 기타 도커를 봤는데 제가 지금 사용하는 Windows PC가 사실 테슬라 P4보다 좋은 NVIDIA TITAN X PASCAL 을 사용하고 있는데 VM상에서 GPU 리소스를 끌어오는게 꾀 힘든 작업이네요. 결국 그럼 파티션을 나눠서 로컬에 리눅스를 셋업하는 방법이 최적같은데 ... 강사님은 완벽하게 Cloud 환경만 이용하고 계시는건가요 ?
수고하십시오 답변에 미리 감사말씀 전합니다.
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안녕하십니까
좋은 말씀 남겨 주셔서 감사합니다.
1. 먼저 윈도우 환경이라면 VM으로 리눅스를 구축하고 CUDA는 10.0 버전 이상, CUDNN은 7.4 버전 이상만 설치되면 실습 환경 구축은 영상 그대로 적용하시면 됩니다. 아쉽게도 제가 윈도우 GPU 서버가 없습니다. 이 강의를 만들때 제일 고민했던게 실습 환경 입니다. GPU 환경을 구하기도 어렵고, CUDA, CUDNN, Tensorflow 버전을 맞추고, 이를 일괄되게 유지하는 것도 어려웠습니다. 마침 Google cloud 가 없었다면 이 강의 자체를 출시할 생각을 못했을 것입니다.
로컬 환경이라면 VM을 띄우시고, CUDA와 CUDNN 셋업만 VM상에서 해주시면 실습이 로컬에서도 가능합니다.
2. YOLO 부터 마지막 장까지는 모두 Custom 데이터를 이용하여 모델을 학습하는 것으로 내용이 구성되어 있습니다.
감사합니다.