Master of computer

QGIS 툴로 footprint 배치로 돌리는 방법1. 영상 root 가서 cmd 열고 파일명 txt로 뽑기#로컬dir /s /b *.tif > list.txt# 네트워크Get-ChildItem -Path *8b_clip.tif > list.txt2.  .bat으로 저장Get-ChildItem -Filter *.tif | ForEach-Object { $name = $_.Name $geojson = [System.IO.Path]::ChangeExtension($name, '.geojson') $gdalPath = "C:\Program Files\QGIS 3.34.8\bin\gdal_footprint.exe" "$gdalPath -t_srs EPSG:5179 $name $geojson..

참고 https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=ko GPU 지원  |  TensorFlowTensorFlow is back at Google I/O on May 14! Register now GPU 지원 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 참고: GPU 지원은 CUDA® 지원 카드가 있는 Ubuntu 및 Windows에www.tensorflow.orghttps://www.tensorflow.org/install/docker?hl=ko Docker  |  TensorFlowTensorFlow is back at Google I/O on May 14! Register now Docker 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으..

https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-usGo to that url and select the correct spec of your GPUDownload .run file$ chmod +x ./NVIDIA-Linux-x86._64-525.116.04.run$ sudo sh ./NVIDIA-Linux-×86._64-525.116.04.runERROR: Unable to find the kernel source tree for the currently running kernel. Please make sure you have installed the kernel source files for your kernel and that they are prope..

Try to use hanguel with 'alt' key,***** I recommend you don't try this challenge.$ sudo apt update$ sudo apt upgrade ibus-hangul$ sudo reboot- Result: Booting ERRORreference Problem Installing Nvidia 510 driver on Ubuntu 20.04.4Hey! I need to put driver on rtx 3080 graphics card. When using driver 510 or 470, loading ends with the message “/dev/sdb4 : clean…” I am on Ubuntu 20.04.4 LTS, kernel 5..

문제 YOLOv8 k-fold crossvalidation 을 진행하려던 중 발생 원인 확인 strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX 출력 GLIBCXX_3.4 GLIBCXX_3.4.1 GLIBCXX_3.4.2 GLIBCXX_3.4.3 GLIBCXX_3.4.4 GLIBCXX_3.4.5 GLIBCXX_3.4.6 GLIBCXX_3.4.7 GLIBCXX_3.4.8 GLIBCXX_3.4.9 GLIBCXX_3.4.10 GLIBCXX_3.4.11 GLIBCXX_3.4.12 GLIBCXX_3.4.13 GLIBCXX_3.4.14 GLIBCXX_3.4.15 GLIBCXX_3.4.16 GLIBCXX_3.4.17 GLIBCXX_3.4.18 GLIBCX..

CUDA out of memory를 해결해서 GPU 메모리는 정리가 되었으나, 이번에는 오류 메세지도 없이 tmux 세션이 계속해서 중단되는 현상이 발생 디스크 메모리 확인 df -h df 명령어 disk free, 리눅스 서버 디스크 공간 확인 명령어 df [옵션] [경로] 띠용 loop가 뭔데 저렇게 많아 했는데, 메모리에는 문제가 없다고 한다. 삭제하면 응용프로그램 실행에 오류가 있을 수도 있다고 함. du 명령어 disk usage, 리눅스 서버 디스크 사용률 확인 du [옵션] [경로] du /home/nanopore/ultralytics/ | sort -n | tail -5 해당 경로를 기준으로 가장 많은 용량을 사용중인 폴더 확인 후 해당 파일 삭제 rm /home/NAME/* #해당 디렉토..

1. 캐시 삭제 import torch, gc gc.collect() torch.cuda.empty_cache() 2. GPU process 강제종료 $ nvidia-smi process PID kill Python 프로세스가 종료되더라도 child process가 zombie 상태로 남아있는 것임. Zombie 상태의 Python 프로세스는 ps aux | grep python 명령어를 치면 Python 인 프로세스가 나온다. 이 프로세스 + Parent Process까지 Kill하면 GPU memory를 반환한다. sudo kill -15 PID 참고 Python 프로세스를 종료시켜도 GPU Memory를 반환하지 않고, nvidia-smi에 process ID가 나오지 않을 때 해 Pytorch의 ..

우분투 업데이트라니, 건들기 무섭지만 Ubuntu18.04로는 VScode 이용이 원활하지 않아서 결국 업데이트 하기로 함. 1. optimize the package list on Ubuntu sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt autoremove --purge sudo reboot apt가 패키지 매니저 역할 update는 배포판의 패키지 목록을 업데이트하고 업그레이드 가능한 패키지 목록을 제공 upgrade로 해당 패키지 목록들 업그레이드 autoremove로 배포판에서 모든 불필요한 패키지를 제거하고 -purge 옵션을 사용하여 모든 구성 파일도 제거 2. Install update-manager-core sudo apt install update-manag..

Nvidia driver 삭제 sudo apt-get purge nvidia* sudo apt-get autoremove sudo apt-get autoclean sudo rm -rf /usr/local/cuda* 버전 확인 https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html#binary-compatibility__table-toolkit-driver CUDA Compatibility :: NVIDIA GPU Management and Deployment Documentation The NVIDIA® CUDA® Toolkit enables developers to build NVIDIA GPU accelerated compute applicatio..

100GB 정도 되는 이미지 데이터셋을 본 컴퓨터에 넣고 난 뒤로 다른 컴퓨터에서 SSH로 접속하는데 오류가 났다. https://velog.io/@dom_hxrdy/vscodelive-serve-무한-새로고침-되는-상황-해결infinite-reload-refresh "내가 live server로 열고자 하는 파일이 들어있는 프로젝트 루트경로를 워크스페이스로 다시 연 후에 다시 live server 를 실행시키면된다" 고 하는데, 어떻게 하는 건지 감이 안잡혀서 chatGPT한테 물어봤다 ㅎ,, 1. 먼저 VS Code에서 SSH로 원격 서버에 연결합니다. 2. 프로젝트 루트 경로에 들어가는 방법은 `cd` 명령어를 사용하여 원하는 디렉토리로 이동할 수 있습니다. cd /path/to/your/proje..