CPU환경에서 실습가능여부가 궁금합니다
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작성한 질문수 1
안녕하세요 선생님
햔재 제가 구글에서 GPU를 할당받지 못한 상황입니다
현재 yolo를 듣고 있는 중인데 혹시 CPU로는 Keras-yolo Object Detection 이 실습이 불가능한가요?
GPU 환경이 아닌 CPU환경에서 실습해서 오류가 난 것인지 아니면 제가 실습강의 중 실수를 해서 오류가 난 것인지 잘 모르겠어서 질문 드립니다
감사합니다
답변 1
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안녕하십니까,
아직 할당을 못 받으셨다니 상심이 크시겠군요.
cpu로 실습이 아예 불가능 한것은 아니지만 Custom data로 학습이 너무 오래 걸리기 때문에 아예 CPU로는 학습을 시도하지 않으시는게 좋을것 같습니다.
혹 오류 메시지가 발생하였으면, 어떤 오류인지 올려 주십시요.
그리고 일반 머신에 강의 환경을 세팅하는 것은 거의 동일합니다. 단 tensorflow을 gpu 버전용이 아닌 cpu 버전으로 설치를 해야 합니다. '섹션9:실습 환경관련 이슈 사항이 있을 때마다 내용을 공유하는 섹션입니다' 의 수업1:Resource 부족 관련 해결 방안 영상에 해당 내용을 수록했습니다.
내용을 요약해서만 말씀드리면,
0. 일반 서버 역시 public-key, private-key 설정, ssh 접속, anaconda 설치 등 다 동일합니다.
다른 점은
1. 먼저 git 은 일반 서버에 기본 설치가 되지 않았으니 apt-get 으로 설치해 주십시요.
2. ~/DLCV/data/util 밑에 있는 install_tf113.sh 파일을 여시고
pip install tensorflow-gpu==1.13.1 를 pip install tensorflow==1.13.1 로 변경하고 설치해 주십시요.
일반서버 설정이 완료되면 open-cv 예제를 수행하시기에는 일반 서버로 문제가 없습니다.
어느정도 일반 서버를 사용하시면 T4 GPU 서버 할당이 될 것입니다. 이후에 T4역시 하루정도 계속 사용하시면 다음에 할당 받기 더 쉬울 것입니다.
감사합니다.
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