어바웃 세드릭

맥(Mac) 개발자들에게 있어 홈브루(Homebrew)는 효율적으로 프로그램 관리를 도와주는 도구이다.홈브루(Homebrew)는 집에서 만든 물건, 수제품 등을 의미한다.흔히들 직접 담근 술을 말하기도 하는데, 그 중 암묵적으로 맥주를 지칭한다.오늘은 홈브루를 통한 Python 개발 환경을 구축해보고자 한다.먼저, 터미널(terminal)을 열어 아래의 명령어를 입력하자./bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" 그리고 아래의 명령어를 통해 환경 변수를 설정해주자.(echo; echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"') >> /Use..

아래의 그림은 인간의 뉴런을 모사한 퍼셉트론(perceptron)으로, 여러 자극(입력)의 가중치 합을 역치(활성화 함수)에 따른 반응(결과)를 모사한 것이다. 다층 퍼셉트론은 줄여서 MLP라고 부르며, 간단하게 구현해볼 수 있는 네트워크 구조이다. 용어에서부터 알 수 있듯 위와 같은 퍼셉트론을 하나의 레이어, 은닉(hidden) 층으로 쌓은 것 혹은 이은 것이다. 층이라는 표현을 하면서 쌓는다는 말을 하는 것 같다. 정리하자면, MLP는 FC(fully-connected) 레이어로 구성되어 있다. (FC 레이어는 퍼셉트론과 같다.) 업무하면서는 파이토치를 쓰는 편이지만, 최근 구글 부트캠프를 수료해서 텐서플로로 구현해보고자 한다. 참고로 텐서플로는 구글이, 파이토치는 메타(페이스북)이 만들었다. 데이터..

텐서플로 역시 파이토치(Pytorch)와 같이 설치가 간단하다. 여기서 텐서플로는 2.13 버전 이상이다. # conda create -n tf_py39 python=3.9 -y # conda activate tf_py39 $ pip install tensorflow 텐서플로에서 활성화할 수 있는 물리적 장치 목록을 보는 방법은 간단하다. import tensorflow as tf # List available devices and print them devices = tf.config.list_physical_devices() for device in devices: print(device) 비교적 간단하게 설치했지만서도 장치 목록에 CPU만 보이는 상황, 텐서플로를 설치한 후 tensorflow-me..

맥북에서 공부를 하려다보니 간단한 실습을 위한 환경이 필요했다. 구체적으로, Pytorch와 같은 딥러닝 프레임워크가 설치된 환경을 주피터 노트북의 커널로 사용하고 싶었다. 요즘에는 윈도우를 많이 쓰다보니 간과하고 있던 것이 있는데, 맥북은 쿠다(CUDA)가 없다는 점이다. 그래픽 드라이버, CUDA 버전(+환경변수), cuDNN 까지 순서대로 설치해야하는 윈도우에 비해 맥에서는 설치가 심플하다. M1 이후 맥에는 쿠다처럼 고성능 컴퓨팅을 위한 방법인 MPS가 있다. 물론, 폐쇄적인 정책이여서 애플 기기들에서만 돌아가는 컴퓨팅 환경이긴 하지만 말이다. conda create -n pytorch python=3.9 -y conda activate pytorch # MPS acceleration is ava..