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OS : windows10 https://www.anaconda.com/products/distribution/start-coding-immediately Anaconda | Start Coding Immediately Anaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities. www.anaconda.com - 아래 경로는 한글이 없는 경로로 해야 오류 없음 - 환경변수 경로 수정할꺼면 위 체크 - Python 버전 3.9를 기본으로 할꺼면 아래 체크 저는 기존에 사용하던 환경이 있기 때문에 둘다 체크 하지 않..

#Ubuntu 20.04 #Anaconda 전체흐름 : 버전확인 -> .sh 파일 다운로드 -> 설치 1. 버전확인 - 하단의 홈페이지 들어가서 자신한테 맞는 버전 확인 https://repo.anaconda.com/archive/ Index of / Anaconda-1.9.1-Linux-x86.sh 411.8M 2014-02-20 13:34:56 9aa39c05f723fee18c54a9cc1729986193216affedbae125ca5faa067403030a repo.anaconda.com - 원하는 버전을 url 복사 예제 : https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-aarch64.sh 2. .sh 파일 다운로드 wget https://..

#pytorch #NVIDIA Pytorch에서 모델을 학습시킬 때, 간혹 "CUDA out of memory"의 오류가 발생하면서 학습이 진행이 안되는 경우가 있는데, 가지고 있는 GPU의 memory 크기보다 사용하려는 모델 또는 데이터의 크기가 커서 발생한 오류입니다. (혹은 CUDA, cudnn 연결이 제대로 되지 않아서 발생할 수 있음, 모든걸 다 해보고 안되면 CUDA 및 cudnn 재설치 하길 바람.) https://limmmmm.tistory.com/4 (윈도우) 딥러닝 환경구축(NVIDIA, CUDA, cudnn, 파이토치) 아나콘다는 설치가 되어 있다는 가정하에 시작 순서는 NVIDIA -> CUDA -> cudnn -> 환경변수 설정 -> 파이토치 설치 딥러닝 환경에서 작업을 하다보면..

아나콘다는 설치가 되어 있다는 가정하에 시작 순서는 NVIDIA -> CUDA -> cudnn -> 환경변수 설정 -> 파이토치 설치 딥러닝 환경에서 작업을 하다보면 갑자기 CUDA를 변경해야 하는 상황이 생겨서 따로 정리해보려 함. 1. NVIDIA 설정 - 기존에 설치가 되어 있다면, 삭제하고 진행 1) 제어판 - 프로그램 추가/제거 - NVIDIA가 들어가있는 모든걸 삭제 2) 그래픽 드라이버 다운로드 - 자신에게 맞는 드라이버 확인(하단 장치관리자 참고) https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr 3) 장치관리자 그래픽카드 삭제 4) 재부팅 후 기존에 다운받은 그래픽카드 실행 - 모두 "예" 하여 설치(중간에 Experience 설치는 자유, 저..