1. [윈도우]키를 누른 후 "Powershell"을 검색합니다.이후 "오른쪽"에 있는 [관리자로 실행]을 클릭합니다.  Ubuntu를 설치하기 위한 윈도우 설정 1. [윈도우]키를 누른 후 [제어판]을 검색 합니다. 2. 제어판에서 ["보기기준" : "범주"]로 변경 후 [프로그램]을 클릭합니다. 3. [프로그램 및 기능]에 ["Windows 기능 켜기/끄기"]를 클릭합니다. 4. [Linux용 Windows 하위 시스템]을 체크 후 확인을 누릅니다.이후 재부팅을 하면 됩니다. Powershell에서 작업 1. 가상머신 플랫폼 기능을 킵니다.dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart 2. win..

1. 해당 데이터는 AI 허브에서 다운로드 하였습니다. https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=530 AI-Hub 샘플 데이터 ? ※샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며, 데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되 www.aihub.or.kr 2. 파일 다운로드방법 원하는 데이터를 "검색" 혹은 "클릭"을 하여 데이터 페이지로 이동합니다. "파일목록 (API다운로드)"를 클릭합니다. 아래에 자신이 원하는 파일을 다운로드 합니다. 해당 파일을 다운로드 후 아래 사진과 같이 tar파일로 나옵니다..

1. 아마존 웹 서비스 페이지에 접속을 합니다. https://aws.amazon.com/ko/console/ AWS Management Console AWS Support 플랜은 AWS로 성공하는 데 도움이 되는 다양한 도구, 프로그램 및 전문 지식에 대한 액세스의 조합을 제공합니다. aws.amazon.com 2. [회원가입] 혹은 [로그인]을 진행합니다. 2-1. [회원가입] 1. 페이지에 접속 후 우측 상단에 있는 [콘솔에 로그인] 혹은 [console login]을 클릭합니다. 2. 하단에 있는 [AWS 계정 새로 만들기]를 클릭 합니다. 3. 이메일 인증 및 계정 이름을 지정합니다. 이후 [이메일 주소 확인]을 클릭합니다. ▶ 입력한 이메일로 인증코드가 발송됩니다, 수신 차단되어있는지 확인해주..

1. CUDA Toolkit 설치하기 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit CUDA Toolkit - Free Tools and Training Get access to SDKs, trainings, and connect with developers. developer.nvidia.com 위 사이트에 접속후 아래에 있는 [Download Now]를 클릭합니다. 2. 아래의 사진 처럼 클릭 후 [Download]를 클릭하면 됩니다. [Windows], [x86_64], [10], [exe (network)] 물론 자신이 윈도우 11을 사용하면 [11]을 클릭하면 됩니다. 3. 설치 파일 실행 설치파일을 실행하면 아래와 같은 설치창이 뜹니다. 이때 [OK]를 클릭하면 됩..

1. 파이썬을 설치합니다. https://www.python.org/downloads/ Download Python The official home of the Python Programming Language www.python.org 여기서 자신이 원하는 파이썬의 버전을 설치하면 됩니다. 2. 환경변수 지정 2-1. 윈도우키를 눌러서 [시스템 환경 변수 편집]을 입력 후 "클릭" 합니다. 2-2. [시스템 속성]창이 나오는데 아래에 있는 [환경 변수(N)]를 클릭합니다. 2-3. [환경 변수]창에서 (시스템 변수(S))속 "Path"를 찾아 클릭 후 [편집]을 누릅니다. 2-4. 자신이 설치한 파이썬 경로를 지정해 주면 됩니다. ※ 만약 자신이 설치한 경로를 모를시 cmd(명령 프롬프트) -> pyt..

해당 내용은 Anaconda를 사용하지 않고 진행하였습니다 제품 사항 : Apple M2 pro 1. 제품의 GPU가속 진행전 제품 지원을 확인합니다. https://pytorch.org/get-started/locally/ Start Locally Start Locally pytorch.org 들어가시면 아래 사진과 같이 나옵니다. 여기서 중점으로 봐야할 부분은 [Compute Platform]에서 CUDA지원을 안하기 때문에 다른 방식으로 사용을 합니다. 가상환경 생성 및 활성화 하기 1. 간단한 가상환경 생성 python3 -m venv /원하는 가상환경 경로/virtualenv/test ※저는 virtualenv/test라는 폴더 내부에 생성하도록 하였습니다. 2. 가상환경 활성화 source /..