/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/

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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

2016년 10월 스크랩✭

2016년 9월 스크랩✭

2016년 8월 스크랩✭

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

Openface 설치 하기

To install openface, follow the below instructions:

  • sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran
    pip install scipy
  • git clone https://github.com/cmusatyalab/openface.git
  • cd openface
  • sudo pip install -r requirements.txt
  • sudo python setup.py install

To download the trained model:

  • sh models/get-models.sh

(추가)Standard BLAS는 느리다는 글이…OpenBLAS 깔아야 되는데, 이건 apt-get 저장소에 없어서 소스로 빌드해야 하는듯

관련자료 : http://blog.nguyenvq.com/blog/2014/11/10/optimized-r-and-python-standard-blas-vs-atlas-vs-openblas-vs-mkl/