gmonitor를 활용하면 컴퓨터의 자원을 훨씬 편하게 확인 할 수 있다. 실제로 GPU에 부하를 주면 아래의 이미지와 같이 출력됩니다. (GPU 부하 프로그램은 gpu_burn 프로그램을 활용하였습니다.) Ref. https://github.com/wilicc/gpu-burn GitHub - wilicc/gpu-burn: Multi-GPU CUDA stress test Multi-GPU CUDA stress test. Contribute to wilicc/gpu-burn development by creating an account on GitHub. github.com https://eungbean.github.io/2018/08/29/gpu-monitor-with-byobu/ Ubuntu에서 GPU..

pycharm이 영어로 설정 되어 있을 경우, 상단 목록에서 'Tools' -> 'Create Desktop Entry'를 클릭하면 된다.

파이참에서 우 하단에 있는 "Python 3.6"을 클릭하고 "Interpreter Settings" 클릭 "Show all" 클릭 "Add" 클릭 좌측 목록에서 Conda Environment 선택, 우측 목록에서 Existing environment 클릭 후, 원하는 가상환경 선택(아나콘다에서 생성한 가상환경) ok -> ok -> apply

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux 에서 Professional 설치 (학생은 학교에서 나누어주는 구글 또는 학교이메일로 인증 후 가능합니다. 만약 없으시다면 Community 다운로드 하시면 됩니다.) 탐색기에서 다운로드 폴더로 이동 후, 우클릭 하여 Open in Terminal 클릭하면, 현재위치로 터미널이 열림 (ls, cd 명령문을 이용해서 이동해도 되나, 귀찮음.) tar xvf pycharm-professional-2021.2.3.tar.gz cd pycharm-2021.2.3 cd bin/ sh pycharm.sh

리눅스에서 그래픽드라이버 설치시, RTX3000시리즈(2xxx, 1xxxx 시리즈도 상관 없음.) 그래픽카드들에게 정말정말 편리한 명령문. sudo ubuntu-drivers autoinstall sudo reboot

Pytorch 홈페이지(https://pytorch.org/)에 가면 원하는 사양에 맞춰서 설치 할 수 있다. Previous versions of PyTorch를 누르면 이전 버전 Pytorch 들을 확인 할 수 있다. Linux Conda Python CUDA 11.3 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch Linux Conda Python CUDA 10.2 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch