CEO특강: Digital Transformation in Manufacturing

CEO특강: Digital Transformation in Manufacturing

CEO특강: Digital Transformation in Manufacturing

2019년 11월 27일 LGx연세대학교 CEO특강 11강
LG전자 생산기술원 제조혁신센터 Data Solution팀 김대환 팀장 본 포스트는 연세대학교에서 열린 CEO특강을 요약한 자료입니다.

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Docker installation for A.I. Researcher

Docker installation for A.I. Researcher

Updated on 2019.11.11 : VS Code 및 쉘스크립트화, 대대적인 리팩토링

Shared on Tensorflow KR facebook group. 텐ㅡ하!

제가 처음 우분투를 설치했을때, Anaconda를 이용해서 TensorFlow를 설치했습니다. 하지만, 실험 중 사고(?)로 우분투 OS가 손상되었고, 실험컴퓨터 전체를 포맷하는 아픔을 겪었습니다. 우분투 부팅디스크 만들고, OS 다시깔고, nvidia 드라이버설치, CUDA, CuDNN, anaconda 설치, openCV 설치… 재앙이 따로없었습니다.

그래서 지난 1년간 Docker를 도입해 이러한 스트레스에서 완전히 벗어났습니다.
더불어 얼마 전 Tensorflow2.0과 여러 환경이 바뀜에 따라, 새로운 가이드를 준비했습니다.

이 가이드만 따라하면, 아래와 같은 환경에서 작업할 수 있습니다.

0. 왜 Docker를 사용해야 할까?

“여러분이 열심히 구축한 컴퓨터 환경은 결국 한번쯤 포맷하게 됩니다.”

컴퓨터로 딥러닝을 돌리다보면 자칫 메모리가 넘치기 일쑤고, 우분투를 자유자제로 다루지 못한다면 삽질을 피할 수 없습니다.
전자공학과 눈물

하지만 도커를 사용하면 정말 간단하게 환경을 구축할 수 있는 것은 물론 다음과 같은 장점이 있습니다.

  • 쭉쭉 따라하기만 하면 TF는 물론 theano, pytorch, darknet등 14개 라이브러리가 모두 설치됨. (!)
  • OS에 관계 없음 (리눅스 16.04, 18.04, 윈도우, OSX)
  • CUDA, CuDNN 설치하느라 진땀 뺄 필요 없음
  • 마치 git처럼, 현재 사용하던 환경 자체를 push하고 pull할 수 있음
  • host로부터 완전히 격리되어 안전함
  • 웹캠 역시 여전히 사용 가능

Docker에 대해 낯설다면, 아래 문서를 참고하시는 것을 추천드립니다.

그럼, 본격적으로 시작해보겠습니다.

via GIPHY

이만큼 쉽습니다

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CEO특강: LG전자 HE본부와 함께하는 와썹TV리뷰

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2019년 10월 30일 LGx연세대학교 CEO특강 6강
LG전자 CTO부문 차세대표준연구소 김병훈 전무 본 포스트는 연세대학교에서 열린 CEO특강을 요약한 자료입니다.

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