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conda install vs pip install 가상환경 구축시 tensorflow 같은 lib들은 cuda, cudnn 등 dependency가 많이 걸려있다. conda install을 통해 설치하면 이런 dependency를 한꺼번에 해결 가능하다. pip install로 하면, 많은 삽질이 필요. conda install을 추천한다. conda install -c anaconda tensorflow-gpu=1.14.0
stylegan2 환경 구축 requirements에는 cuda 10.0으로 나와있는데 cuda 10.1로 해야 된다. 정상 동작 확인 pytorch repo github.com/rosinality/stylegan2-pytorch rosinality/stylegan2-pytorch Implementation of Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN (StyleGAN 2) in PyTorch - rosinality/stylegan2-pytorch github.com tensorflow 공식 버전보다 훨씬 좋다고 느껴짐...
tensorflow 설치시 주의점 conda install vs pip install gpu를 사용할 경우 1.15 버전까지?는 -gpu를 명시해줘야 함 conda install tensorflow-gpu==1.15 로 하면 그냥 tensorlfow로 설치돼서 충돌이 일어난 것을 확인 가상환경을 새로 만들고 아래를 실행하니 됨 pip install tensorflow-gpu==1.15
gcc version, g++ version downgrade (8 to 7, on linux) gist.github.com/jlblancoc/99521194aba975286c80f93e47966dc5 Installing gcc-7 & g++-7 in Ubuntu 16.04LTS Xenial Installing gcc-7 & g++-7 in Ubuntu 16.04LTS Xenial - Install_gcc7_ubuntu_16.04.md gist.github.com sudo apt-get install -y software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt update sudo apt install g++-7 -y sudo update-alternatives --install /usr/bin/g..
tensorflow 설치시 cuda, cudnn 버전 호환성 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
conda 가상환경 구축 가상환경 리스트 보기 conda env list 가상환경 만들기 conda create -n [가상환경이름] python=3.7 가상환경 활성화 conda activate 가상환경이름
기타 에러 ImportError: cannot import name 'StringIO' 해결법 pip3 install --upgrade pandas==0.24.2
[etc] 터미널에서 구글 드라이브 파일 다운로드하기 (용량 큰 거) FILEID에 아래 부분을 복사하기 FILENAME에 저장할 데이터 이름을 넣는다. curl -c ./cookie -s -L "https://drive.google.com/uc?export=download&id=FILEID" > /dev/null curl -Lb ./cookie "https://drive.google.com/uc?export=download&confirm=`awk '/download/ {print $NF}' ./cookie`&id=FILEID" -o FILENAME ex) curl -c ./cookie -s -L "https://drive.google.com/uc?export=download&id=1IRnr2KHv0Cu_F1pFN6ec7N7OdF9_WR5F" > /dev/null curl..

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