Rstudio 에서 reticulate 패키지를 설치하면, miniconda가 설치되면서, python도 같이 설치가 되고 자동으로 링크가 많이 된다. 즉 Rstudio에서 파이썬을 사용할 수 있다는 것이다. 하지만 Docker 가상환경이라는 특별한 Case 에서는 miniconda가 설치가 되지 않는다.
그러할 경우에는 직접 path 를 잡아 주어야 한다.
Rstudio 에서 reticulate 패키지를 설치하면, miniconda가 설치되면서, python도 같이 설치가 되고 자동으로 링크가 많이 된다. 즉 Rstudio에서 파이썬을 사용할 수 있다는 것이다. 하지만 Docker 가상환경이라는 특별한 Case 에서는 miniconda가 설치가 되지 않는다.
그러할 경우에는 직접 path 를 잡아 주어야 한다.
RTX 3080 GPU가 들어 있는 그래픽 카드를 구입한다고 해서, 모든 것이 완벽하게 되는 것이 아니다. 윈도우 환경에서는 딥러닝을 잘 안돌리니까? Ubuntu 환경에서 돌려야 한다.
앞으로 이야기하는 설정은 아래의 서적에 최적화 되었는 방법론이다.
![]() |
| 케라스 창시자 GPU 설정 |
어찌 되었든 cuda 설치 이후에 아래와 같은 오류 메시지가 있었음에도 불구하고, 설정이 되었다.
Could not load dynamic library 'libcusolver.so.10'; dlerror: libcusolver.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-11.1/lib64:/usr/local/cuda-11.1/lib64:
머신러닝 모델을 이야기하기 전에, 그 모델이 먹는 데이터가 어디서 어떻게 왔는지부터 정직하게 밝혀야 한다. 이 프로젝트에서 가장 많은 시간이 들어간 부분은 화려한 모델 튜닝이 아니라, "내가 정말 그 데이터를 갖고 있는가"를 확인하...