windows에서 linux 기반의 R 을 설치 해도 일반 linux 기반의 R의 잘 돌아 간다.
특히 요새 윈도우 버전에 업그레이드 되면서, 계정이름이 한글로 된 학교 사용자들이Windows R을 사용할때 아래와 같은 문제가 발생 된다.
Warning message:
In normalizePath(path.expand(path), winslash, mustWork) :
path[1]="C:/Users/???/Documents": 파일 이름, 디렉터리 이름 또는 볼륨 레이블 구문이 잘못되었습니다
# Random precessing
import numpy as np
import pandas as pd
import random ,os, csv ,re
from glob import glob
# Make Image
import cv2
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# default load
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
#impage preprocessing
from tensorflow.keras.preprocessing import image as image_utils
from tensorflow.keras.preprocessing.image import(ImageDataGenerator)
from tensorflow.keras.preprocessing.text import(text_to_word_sequence)
#impage preprocessing
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import(Model, load_model)
# LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# keras models
from tensorflow.keras.layers import (
BatchNormalization, SeparableConv2D, MaxPooling2D, Activation,
Flatten, Dropout, Dense , Input
)
# Keras Applications
from tensorflow.keras.applications import(ResNet50) $ sudo apt update
$ sudo apt-get install -y ca-certificates curl software-properties-common
apt-transport-https gnupg lsb-release
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null $ sudo apt update
$ sudo apt-get install docker-ce $ sudo apt update $ mkdir /home/dockerImages/ $ vi /lib/systemd/system/docker.serviceExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock
--data-root=home/dockerImages/ $service docer stop $service docer stop $service docker status $service docker start $service docker status
$ sudo mkdir -p /var/portainer/data $ docker run -d -p 9000:9000 --name=portainer --restart=unless-stopped -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /var/portainer/data:/data portainer/portaine
$ docker run -d -p -v "$(realpath ~/work/rsutido1):/home/rstudio 2201:22 -p 8787:8787 -e PASSWORD=passwd --name my-rstudio-ssh rdmkyg/rstudio.ssh$ sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*'
$ sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*'
$sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
$ nvcc -V $ ubuntu-drivers devices
$ sudo apt install nvidia-driver-510 $ sudo nvidia-docker run --rm hello-world $ apt-cache madison nvidia-docker2 nvidia-container-runtime $ sudo docker run -it nvidia/cuda:11.0-base $ sudo docker run -it --rm --runtime=nvidia -v $(realpath ~/Dropbox):/tf/notebooks -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:2.4.3-gpu-jupyter
doker의 기본적인 설명이다. 처음 부터 끝까지 간단하게 기록한다.
이것대로 따라 하면, 나름대로 성과는 있을 것이다. 맨 처음 부터 Dockerfile을 많이 핸들링 하지 말고, 다른 사람들이 만들어 놓은 도커 이미지를 활용 하는 것도 하나의 방법이다.
# 리눅스 커널이 최소 3.1 이상이어야 함
$ uname -r
5.13.0-30-generic
앞에서는 html의 간단한 sheet를 소개 하였습니다. html은 주로 골격을 나타나는 것이라, 디자인을 하는데는 css로 하여야 합니다. 아래 코드와 같이 css 관련 하여 매우 간단하게 코딩 하겠습니다. body 부분의 css 코딩 ...
