글씨는 두꺼운 게 좋다.
velog 작성 창과 한 4시간 정도를 눈 씨름을 했다. 글을 두서 없이 쓰는 편이지만
오늘은 특히나 더 안 써지는 게 첫 주간 회고라서 그런가보다.
월 ~ 수
뭐든지 새롭게 배우는 게 느린 편이고 갈피도 못 잡는 편이라 월, 화까지는 정신도 없고 집중도 못했다. 수요일은 늦잠까지 자고.. 그래서 수요일 오후부터 해서 강의를 더 조금 빡빡하게 듣고 개념을 슥슥 넘어간 부분이 많아서 이날에 해당하는 이해가 어려웠다.
목
개인 진도가 같이 하는 분들보다 진도가 조금 밀려서 같이 토의하는 시간에 많이 이야기를 못 하는 건 아쉬웠다. 그래도 듣는 거 자체가 자산이라 이야기가 많이 오가는 분위기가 좋았다.
이날 아마 local에서 사용하던 anaconda 가상환경이 버전 문제가 있어서 dependencies를 하나 하나 해결하다가 그냥 통으로 밀어버렸다. 처음에 pandas documents를 보고 참고를 했다.
https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/install.html
conda create -c conda-forge -n test_env python=3.9 pandas numpy=1.22.4 \
python-dateutil=2.8.2 pytz=2020.1 tzdata=2022d numexpr=2.8.4 bottle neck=1.3.6 \
numba=0.56.4 matplotlib=3.6.3 scipy=1.10.0 xlrd=2.0.1 beautifulsoup4=4.11.2 이후에 torch를 설치하려고 또 종속성 문제가 생겼다. 어차피 밀어버린 거 한 번 더 밀고 이번엔 pytorch 공홈을 참고했다.
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
conda create -n boost_env python=3.11 pytorch==2.3.1 \
torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidiapytorch 2.5?인가 2.4는 문제가 조금씩 있어서 안정적으로 옛날 버전을 설치했다. 사실 cuda도 내 컴퓨터에 이미 설치된 버전이 12.5고 지금은 pytorch에서 일반적으로 지원하지 않는 것으로 알고 있다. 해서 위에서 설치할 때 pytorch-cuda=12.1로 설치를 하였고
nvidia-smi를 실행해서 최적 cuda 버전을 보면 12.5이고
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-major-component-versions
최적 버전이 아니더라도 하위 호환이 되니 문제는 없었다
금
금요일쯤 되니까 같이 하는 분들하고 이야기가 슬슬 트이기 시작한다. 내가 같이 진도만 잘 따라가면 좋을 거 같다...
우선 급한 과제를 마감하고 오후에 있을 프로그램 준비하고 오늘 작성하는 회고록까지 금요일의 일정은 마무리를 했다...
