boost library arm cross build

boost library를 다운받아서 압축을 푼다
아래 스크립트를 실행한다

$ ./bootstrap.sh

proejct-build.jam 파일에 아래 내용을 추가한다

using gcc : arm : arm-linux-gnueabi-g++ ;

빌드 한다

$ ./bjam --prefix=/home/abcode/setup/boost2_arm install
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Device Tree Overlay Notes

원문 : http://lxr.free-electrons.com/source/Documentation/devicetree/overlay-notes.txt

디바이스 트리 오버레이 노트

이 문서는 drivers/of/overlay.c 에 구현된 커널 디바이스 트리 오버레이 기능의 구현에 대해 설명합니다. 이 문서는 Documentation/devicetree/dt-object-internal.txt & Documentation/devicetree/dynamic-resolution-notes.txt 와 같이 보면 좋습니다.

오버레이는 어떻게 동작하는가

디바이스 트리 오버레이의 목적은 커널의 라이브 트리를 수정하기 위함입니다. 또한 커널 상태에 영향을 주는 수정을 반영하고 있습니다. 커널은 주로 장치를 다루기 때문에, 활성화된 장치는 새로운 디바이스 노드를 생성해야 합니다. 비활성화 되었거나 제거된 장치는 등록이 취소되어야 합니다.

아래 예제는 베이스 트리에 있는 foo board 입니다.

---- foo.dts ----------------------
    /* FOO platform */
    / {
        compatible = "corp,foo";

        /* shared resources */
        res: res {
        };

        /* On chip peripherals */
        ocp: ocp {
            /* peripherals that are always instantiated */
            peripheral1 { ... };
        }
    };
---- foo.dts ------------------------

bat.dts 오버레이가 아래와 같이 로딩되었습니다.

---- bar.dts -------------------------
/plugin/;   /* allow undefined label references and record them */
/ {
    ....    /* various properties for loader use; i.e. part id etc. */
    fragment@0 {
        target = ;
        __overlay__ {
            /* bar peripheral */
            bar {
                compatible = "corp,bar";
                ... /* various properties and child nodes */
            }
        };
    };
};
---- bar.dts ---------------------------

결과적으로 foo + bar.dts는 아래와 같습니다.

---- foo+bar.dts ----------------------
    /* FOO platform + bar peripheral */
    / {
        compatible = "corp,foo";

        /* shared resources */
        res: res {
        };

        /* On chip peripherals */
        ocp: ocp {
            /* peripherals that are always instantiated */
            peripheral1 { ... };

            /* bar peripheral */
            bar {
                compatible = "corp,bar";
                ... /* various properties and child nodes */
            }
        }
    };
---- foo+bar.dts -------------------------

오버레이의 결과로, 새로운 장치 노드(bar)가 생성되었습니다. 따라서 bar 플랫폼 장치가 등록되고, 일치하는 디바이스 드라이버가 로드되면 예상되로 생성됩니다.

오버레이 Kernel API

API는 사용하기 매우 쉽습니다.

  1. of_overlay_create ()를 호출하여 오버레이를 만들고 적용합니다. 반환 값 이 오버레이를 식별하는 쿠키입니다.

  2. 이전에 오버레이를 제거하고 정리하는 of_overlay_destroy ()를 호출합니다. of_overlay_create ()에 대한 호출을 통해 생성됩니다. 다른것에 의해 겹쳐진 오버레이를 제거하는 것은 허용되지 않습니다.

마지막으로 한 번에 모든 오버레이를 제거해야하는 경우 of_overlay_destroy_all () : 올바른 순서로 모든 단일 항목을 제거합니다.

오버레이 DTS 포맷

DTS 오버레이는 아래와 같은 형식을 가져야 합니다.

{
    /* ignored properties by the overlay */

    fragment@0 {    /* first child node */

        target=;    /* phandle target of the overlay */
    or
        target-path="/path";    /* target path of the overlay */

        __overlay__ {
            property-a; /* add property-a to the target */
            node-a {/* add to an existing, or create a node-a */
                ...
            };
        };
    }
    fragment@1 {    /* second child node */
        ...
    };
    /* more fragments follow */
}

Using the non-phandle based target method allows one to use a base DT which does
not contain a symbols node, i.e. it was not compiled with the -@ option.
The symbols node is only required for the target= method, since it
contains the information required to map from a phandle to a tree location.

WPF에서 INotifyPropertyChanged 귀차니즘 해결

WPF의  MVVM 구조는 멋지다. GUI 개발에서 glue code를 많이 제거해준다.

특히 Model 의 변화가 자동으로 View 에 반영되는 구조는 매우 유용하다.

다만, 모델의 프로퍼티가 변경 되면 propertyChanged를 이용해서 변경된 사실을 통보해줘야 한다.

요게 은근히 귀찮다.

public class Person : INotifyPropertyChanged
{
    string givenNames;
    public string GivenNames
    {
        get { return givenNames; }
        set
        {
            if (value != givenNames)
            {
                givenNames = value;
                OnPropertyChanged("GivenNames");
            }
        }
    }
}

위 코드처럼 프로퍼티를 일일이 만들어 줘야 하고, set 프로퍼티 안에서 일일이 OnPropertyChanged()를 호출해 줘야 한다. 하나 두개면 상관없지만 많으면 코드도 길어지고 개 귀찮..

하지만 역시 해결책은 있다!

https://github.com/Fody/PropertyChanged

이거 하나면 해결 끝~

ps. fody 라이브러리는 저거 말고도 엄청 다양한 플러그인이 있다

/etc/init.d 와 /etc/init 폴더의 차이점

/etc/init.d 는 System V init tools(SysVinit)가 사용하는 스크립트를 담고 있습니다. 이는 리눅스가 지금까지 전통적으로 사용해온 서비스 관리 프로그램인 init 프로세스가 사용하는 스크립트 들입니다. init 프로세스는 커널이 초기화되고 나서 가장 처음 실행되는 프로세스 입니다. /etc/init.d 안에는 init 프로세스가 특정한 서비스(apache, mysql, …) 들을 start, stop, restart, reload 할 수 있는 쉘 스크립트들이 들어있습니다. 이 스크립트들은 사용자가 직접 실행할 수도 있고 /etc/rc?.d 디렉토리에 링크가 연결되어 부팅시에 자동으로 실행하게 할수도 있습니다

/etc/init 은 Upstart가 사용하는 설정파일들을 담고 있습니다. Upstart는 너무 오래된 init을 대체하기 위한 비교적 최근에 개발된 프로그램 입니다. /etc/init 디렉토리에는 Upstart가 start, stop, reload, status 명령을 통해서 특정 서비스를 어떻게 동작시켜야 하는지 설정을 담고있습니다. 우분투 10.04(lucid) 버전부터 우분투는 전통적인 SysVinit 프로세스에서 Upstart 로 전환중입니다. Upstart 로 시스템 구성이 선호되지만 당분간은 SysVinit 구조도 같이 제공될것입니다. 사실, SysVinit 스크립트는 Upstart의 호환성 레이어를 이용해서 처리되게 됩니다.

.d 디렉토리 이름은 일반적으로 어떤 환경에 필요한 설정 파일이나 스크립트를 담고 있다는 의미로 쓰입니다.(예를 들어 /etc/apt/sources.list.d 는 sources.list 를 작성하는데 필요한 파일들이 들어있습니다. /etc/network/if-up.d 는 네트워크 인터페이스를 활성화 시킬때 필요한 스크립트를 담고 있습니다).
이 경우에는 “init”은 논리적인 이름을 가진 디렉토리 이지만, SysVinit이 먼저 init.d 디렉토리를 사용하고 있으니, Upstart는 그냥 init 을 같은 목적으로 사용하는 디렉토리명으로 선택했습니다.

Upstart 는 systemd로 언젠가는 대체될 예정입니다.

참고자료
http://blog.sapzil.org/2014/08/12/upstart/
http://lunatine.net/about-systemd/

tensorflow에서 GPU안쓰기

CUDA버전 tensorflow를 실행하면 GPU가 자동으로 활성화된다

학습할 때에는 GPU를 이용하면 훨씬 빠르지만, GPU 단점이 초기 설정하는데 시간이 오래걸린다

테스트할때에는 계산량이 비교적 적어서 GPU를 끄는 편이 더 빠르다

config = tf.ConfigProto(
        device_count = {'GPU': 0}
    )
sess = tf.Session(config=config)

위 코드를 넣어주면 GPU를 비활성화 한다

Pascal GPU 에서 Deep MNIST for Experts 예제 학습률이 안나오는 이슈

MNIST 데이터셋으로 Full Connected Network로 학습하면 잘 된다

그런데 Convolution Network으로 학습하면 학습이 안되는 문제점을 발견했다

그런데, cpu기반으로 학습하면 잘 된다

고생하다가 관련 자료를 겨우 찾았다

해결책은 cudnn버전을 최신(나는 5.1로 했음)으로 업그레이드 해준다

이 문제점은GTX1060 같은 Pascal GPU에서 나온다고 한다.

참고자료 : http://stackoverflow.com/questions/38036837/extremly-low-accuracy-in-deep-mnist-for-experts-using-pascal-gpu

ubuntu 14.04 에 nvidia gtx 1060 기반 cuda 7.5설치

아직 cuda 8.0이 정식 버전이 아니라서 불안해서 7.5 버전을 깔기로 결정

근데 cuda 7.5는 ubuntu 14.04 / ubuntu 15.04 만 지원 ㅠ_ㅠ

그래서 ubuntu 14.04에 cuda 7.5를 깔았더니 cuda 7.5에 포함된 nvidia graphic driver 버전이 낮아서(352.39) gtx 1060을 인식하지 못함

그래서 따로 nvidia graphic driver를 깔아줌

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

$ sudo apt update

위 명령 입력후에 Software Update 에서 Additional Update탭으로 이동하면 최신 버전을 선택할 수 있다(난 367.44 선택함)

리붓하면 gtx 1060이 인식되는 드라이버가 설치됨

그 이후에 cuda 7.5를 설치를 진행하는데, driver 랑 openGL 은 설치하지 말도록 한다

참고자료 : http://tipsonubuntu.com/2016/08/24/nvidia-367-44-support-titan-x-pascal-gtx-1060/

ps. 다음번엔 그냥 cuda 8.0 으로 가야겠다 ㅠ_ㅠ