실습환경을 구성해 봅니다.
Google에서 제공하는 Colab 노트북을 사용합니다.
1. 구글 드라이브 계정을 만들고 로그인 해주세요.
2. [New]->[More]->[+Connect More Apps] 클릭
3. 검색창에 'Colaboratory'를 입력하고 설치
4. [New]->[More]->[Colaboratory] 클릭
자, 이제 머신러닝을 위한 실습환경이 갖춰졌습니다. 천천히 살펴볼까요?
Colaboratory의 기본 세팅은 Python2에 CPU환경이므로, Python3에 GPU 환경으로 바꿔줍시다.
[런타임]->[런타임 유형 변경] 클릭
런타임 유형: Python 3
하드웨어 가속기: GPU
로 변경.
지금은 별 차이를 느끼지 못하지만
나중에 텐서플로우로 머신러닝 코딩을 하게 되면, GPU로 설정되고 안되고 차이가 매우 크게 납니다.
언제든 새 Colab 노트북을 생성하고 나면, 런타임 유형을 Python 3에 GPU로 세팅해주는 것을 잊지 마세요.
파이썬의 Hello World를 수행해봅시다.
아래 코드를 입력하고, [shift+Enter] 키를 누르면 코드가 실행됩니다.
이것으로 머신러닝 실습 준비가 끝났습니다.ㅎㅎ
GPU 사용중인지 체크
import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name()
CPU 디바이스 이름 확인
from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()
Colab은 Docker위의 가상머신(Virtual Machine)으로 동작합니다.
리눅스 기반이고, 따라서 느낌표(!) 표시 뒤에 리눅스 명령어(cat, ls, mv, cp 등)를 붙이면 동작합니다.
리눅스 기반이고, 따라서 느낌표(!) 표시 뒤에 리눅스 명령어(cat, ls, mv, cp 등)를 붙이면 동작합니다.
메모리 사양 확인
!cat /proc/meminfo
CPU 사양 확인
!cat /proc/cpuinfo
폴더트리 확인
!ls
내장함수 사용법 확인
print?
