tmux shortcut

내가 정리한 건 아니고, 

다른 데서 너무 정리가 잘 되어있어서 그 링크를 그냥 가져옴. 


댓글 폭탄 기타

한동안 폴란드어로 보이는(?) 댓글 폭탄을 던지는 이가 있었다. 

댓글 예시를 저장해 두었으면 좋았으려만, 보이는 족족 삭제한 관계로 보여줄 수 없음이 아쉽다. 

약 6개월 정도에 걸쳐 블로그 글 마다 의미를 알 수 없는 텍스트와 - 구글 번역을 돌려봤지만 의미를 알 수 없었다. - pl로 끝나는 링크를 걸어두었다. 

보이는 족족 삭제하곤 했는데, 로그인해서 들어갈 때마다 적게는 10여개에서 많게는 100까 넘는 댓글을 달아놓아서 지우는 것도 여간 노동이 아니었다. 

그래도 모기잡는 다는 심정으로 꾸준히 삭제했더니 요즘은 이제 댓글이 달리지 않는다. 

또 언제 나타날지는 모르겠으나, 그래도 일단은 무한 삽질에서 벗어났다는 점에서 일단 안도를. 

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라고 하기가 무섭게 또 이런 댓글이-_-;;


word wrap plugin + short-cut eclipse

Eclipse 에서 word wrap 은 기본 기능이 아니어서, plugin을 설치하여야 한다. 

Help -> Install New Software 로 가서

Work with 창에 http://www.ahtik.com/eclipse-update/ 를 입력한다. 

그러면 word wrap plug-in을 다운받을 수 있다. 

word wrap 의 toggle 단축키는 Shift + Alt + Y 이다. 

할 때마다 맨날 검색하는 게 귀찮아서 적어둠. ㅋ  

tensorflow 실행시 sse3, sse4.1, sse4.2, avx, avx2, fma warning 관련 tensorflow

글에 앞서, 서버 환경은 다음과 같다. 
- Ubuntu server 16.04
- Python 2.7
- Tensorflow 1.0.1
- GTX Titan X 

Tensorflow 실행시 다음과 같은 warning 이 뜰 수 있다. 

The TensorFlow library was compiled to use SSE4.1 instructions, but these aren't available on your machine

내 경우에는 SSE4.1 뿐만 아니라, SSE4.2, SSE3, AVX, AVX2, FMA 등에 대해서 위와 같은 Warning이 발생하였다. 

사실 이러한 warning은 말 그대로 warning이기 때문에, tensorflow의 구동이 안 된다던가 하는 문제를 일으키지는 않는다. 

다시 말하면, 돌아가는 데는 문제 없다라는 의미가 되겠다. 

하지만, 보통 위의 warning이 발생하면 tensorflow가 실행되는 데 시간이 오래 걸리고, model 훈련에도 시간이 생각보다 꽤 오래 걸리는 것을 알 수 있다. 

심지어 필자가 쓰는 GPU가 Titan X라는 고가의 성능 좋은 GPU임에도 시간이 오래 걸려서 갸우뚱하고 있던 참이었다. 

그래서 warning는 없앨 수 있다면 없애는 게 좋은 바 여기 저기 알아보니, github의 다음의 포스팅이 힌트가 되었다. 

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6809

결론적으로는 pip를 이용한 tensorflow install 보다는 bazel을 이용한 tensorflow install 을 권장한다. 

전체적인 설치 과정은 다음의 tensorflow 페이지에서 Installing TensorFlow from Sources 부분을 참고하면 된다. 

https://www.tensorflow.org/install/install_sources

bazel을 비롯한 pre-requisite 은 다 만족하였다고 치고, 

build 할 때만 TensorFlow 홈페이지가 아니라 다음의 명령어를 입력하면 된다. 

(홈페이지)
$ bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

(실제 명령어) - 굵은 글씨에 주의
$ bazel build --config=opt --config=cuda --copt=-msse3 --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

위의 copt 옵션을 모두 쓸 필요는 없고, warning이 발생하는 module에 대해서만 copt 를 써주면 된다. 

나머지 이후 절차는 tensorFlow 홈페이지 대로 하면 된다. 

다만, 마지막 pip wheel 을 설치하는 부분에서 홈페이지는 /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.0.1-py2-none-any.whl 를 pip 설치 하라고 되어 있으나, 내 경우 실제 만들어지는 whl 파일은 /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.1.0rc2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 였다. 

이러한 detail한 부분은 본인의 상황에 맞게 적절히 조절하면 될 듯 하다. 





 



자동 timeout 설정 우분투

서버를운영하다보면,
로그인만 해놓고 하루종일 있는 경우가 있다.

그럴 경우, 보안상 문제가 있을 수도 있고 다양한 이유로 서버 관리자 입장에서는 운영에 어려움이 있을 수 있기 때문에,
아무 action을 하지 않는다면 일정 시간이 지난 후에 로그아웃이 자동으로 되도록 한다면 좋다.

그러기 위해서는 /etc/profile 의 설정을 추가해주면 된다.

$ sudo vim /etc/profile
을 열고,

가장 마지막 부분에 다음과 같이 입력한다.

TMOUT=1200, export TMOUT

당연히 저장은 해야겠지.

TMOUT 의 단위는 초 이다. 따라서 위와 같이 1200의 값을 할당해 둔다면, 1200초, 즉, 20분동안 아무 행동이 없으면 자동 로그아웃된다.

모델 학습과 같이 오랜 시간이 걸리는 일의 경우, 20분이 넘더라도 뭔가 action이 진행중이기 때문에 자동 로그아웃 되거나 하지 않는다.

즉, ”아무 일'도 하지 않는 경우에만 해당되는 것이니까 무슨 일을 하다가 중간에 튕길 까봐 걱정할 필요는 없다.

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