Pay it Forward

watch -n 1 nvidia-smi : nvidia-smi 명령어를 1초마다 update하여 지속적으로 출력. GPU의 종류, 개수 및 사용 여부, 점유율 등을 파악할 수 있음. ps -ef : 현재 실행되고 있는 모든 프로세스를 출력 -e: 본인 이외의 다른 사용자들이 실행한 프로세스를 모두 포함하여 출력 -f: 상세한 정보를 출력 UID (user ID): 프로세스를 실행시킨 소유자의 ID PID (process ID): 실행중인 프로세스 ID. 새로 프로세스를 돌리면 가장 마지막으로 실행한 프로세스 ID에 1을 더한 값으로 순차적으로 할당됨. PPID (parent process ID): 실행중인 프로세스의 부모 ID C (CPU usage) : CPU 사용량 (%) STIME (start ti..

VScode에 anaconda를 연동하여 사용하고자 할 때, 다음과 같은 error를 맞이할 수 있습니다. conda : 'conda' 용어가 cmdlet, 함수, 스크립트 파일 또는 실행할 수 있는 프로그램 이름으로 인식되지 않습니다. 이름이 정확한지 확인하고 경로가 포함된 경우 경로가 올바른지 검증한 다음 다시 시도하십시오. 원인으로는 크게 2가지가 있습니다. 1. conda 설치 경로에 한글이 포함된 경우. 2. Terminal을 powershell로 설정하여 실행한 경우. 그럼 각각에 대한 해결법을 살펴보겠습니다. 1. Conda 설치 경로에 한글이 포함된 경우 다음과 같이 window키를 누르고 anaconda를 검색하고, 파일이 설치된 경로를 열어 한글이 포함되어 있는지 확인합니다. 위와 같이..

Window 운영체제에서 ubuntu version FSL을 설치하여 실행하는 과정이 은근히 번거롭고 복잡하여 정리하여 보았습니다. WSL(Windows Subsystem for Linux)이란? Window 운영체제에서 VM과 같은 별도의 도구 없이 Linux를 이용할 수 있게 해줍니다. FSL이란? MRI 뇌 영상 데이터를위한 이미지 분석 및 통계 도구를 포함하는 소프트웨어 라이브러리입니다. (by. wiki) FSL을 ubuntu 환경에서 실행하기 위하여 순서 WSL 설치 FSL 설치 1. WSL 설치 1-1. window 버전 확인 WSL설치를 하기 위해서 먼저 자신의 window 버전을 확인합니다. win key + R을 눌러 검색창을 띄우고, winver를 검색하면 자신의 window 버전을 ..

$ source [환경설정 파일명] : 환경설정파일을 수정한 이후, 재부팅 및 재로그인을 하지 않고 수정내용 즉시 적용 e.g. source ~/.bashrc $ cp -r [복사할 파일경로] [붙여넣기할 파일경로] : 파일 복사 e.g. cp -r ./ ../ $ ls -l|wc -l : 현재 위치에 존재하는 파일 개수 반환 $ df -h : 전체 디스크 사용 용량 출력 $ du -sh 디렉토리명 : 특정 디렉토리의 용량을 보기 쉽게 출력

Ubuntu에 Anaconda를 설치하면 Jupyter notebook / Jupyter lab도 설치가 되므로 Anaconda를 설치함으로 모두 사용할 수 있다. [설치 방법] 1. Anaconda 공식 홈페이지(https://www.anaconda.com/products/individual)에 들어가서 Linux 의 64-Bit (x86) Installer의 link를 복사한다. 2. 터미널을 키고 home으로 이동한 후, 다음과 같이 명령어를 입력한다. cd ~#home directory로 이동 wget [복사한 link]#Anaconda 설치 e.g) wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 설치하고나면 ho..

git clone -b [branch_name] --single-branch [repository URL] ex) git clone -b v.1.0.1 --single-branch https://github.com/artiiicy/UNet

Jupyter 가상환경 Kernel 생성하기 $ conda acvivate [env name] # 가상환경 실행하기 ex. conda activate temp_env : temp_env이라는 이름의 가상환경 실행. $ conda install ipykernel # ipykernel 다운받기 $ python -m ipykernel install --user --name [env name] --display-name [표시될 Kernel 이름] # Kernel 만들기 ex. python -m ipykernel install --user --name temp_env --display-name QSMnet : temp_env 가상환경에 QSMnet이라는 이름의 Kernel 생성. 이후에 Jupyter noteb..

Error 내용 : 해결법 : 다음과 같이 명령어 입력. $ cd ~ # home 디렉토리로 이동 $ source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh # 스크립트 파일 수정 $ conda activate [env name] # 가상환경 실행