한 페이지 머신러닝

실습환경: Colaboratory

실습환경을 구성해 봅니다.

Google에서 제공하는 Colab 노트북을 사용합니다.

1. 구글 드라이브 계정을 만들고 로그인 해주세요.

2. [New]->[More]->[+Connect More Apps] 클릭

3. 검색창에 'Colaboratory'를 입력하고 설치

4. [New]->[More]->[Colaboratory] 클릭

 

자, 이제 머신러닝을 위한 실습환경이 갖춰졌습니다. 천천히 살펴볼까요?

 

Colaboratory의 기본 세팅은 Python2에 CPU환경이므로, Python3에 GPU 환경으로 바꿔줍시다.
[런타임]->[런타임 유형 변경] 클릭

런타임 유형: Python 3
하드웨어 가속기: GPU
로 변경.

지금은 별 차이를 느끼지 못하지만
나중에 텐서플로우로 머신러닝 코딩을 하게 되면, GPU로 설정되고 안되고 차이가 매우 크게 납니다.
언제든 새 Colab 노트북을 생성하고 나면, 런타임 유형을 Python 3에 GPU로 세팅해주는 것을 잊지 마세요.

파이썬의 Hello World를 수행해봅시다. 
아래 코드를 입력하고, [shift+Enter] 키를 누르면 코드가 실행됩니다.

이것으로 머신러닝 실습 준비가 끝났습니다.ㅎㅎ
 

GPU 사용중인지 체크
import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()
CPU 디바이스 이름 확인
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
Colab은 Docker위의 가상머신(Virtual Machine)으로 동작합니다.
리눅스 기반이고, 따라서 느낌표(!) 표시 뒤에 리눅스 명령어(cat, ls, mv, cp 등)를 붙이면 동작합니다.
메모리 사양 확인
!cat /proc/meminfo
CPU 사양 확인
!cat /proc/cpuinfo
폴더트리 확인
!ls
내장함수 사용법 확인
print?

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