어디서든 동일한 개발환경 구축을 위해 애용하는 vim 설정을 정리해두자 set nu " 줄번호 set hlsearch " 검색어 하이라이팅 set showmatch " 일치하는 괄호 하이라이팅 set laststatus=2 " 상태바 표시 (작업중인 파일명도 표시됨) set ts=4 " Tab을 4개 space로 set sts=4 " Tab 키를 눌렀을 때 4개 space로 set sw=4 " Indent를 4개 space로 set autoindent " 자동 들여쓰기 set smartindent " 언어별 자동으로 들여쓰기 set smarttab " 백스페이스로 지울때 탭 단위로 삭제 set expandtab " 모든 Tab을 space로 설정 set encoding=utf-8 " 한글 깨짐 방지 se..

오늘 사용하지 않는 도커 이미지를 삭제하려고 했으나, 삭제가 되지 않았다. 해결법을 찾아보니 도커 상태가 손상되서 전체 상태를 삭제하라고 한다. 도커 이미지 & 컨테이너가 전부 삭제됩니다. $ sudo service docker stop $ sudo rm -rf /var/lib/docker $ sudo service docker start

실험을 위해 딥러닝 모델을 학습하다 보면 해결하려는 task 마다 다른 버전의 패키지가 필요할 때가 종종 있다. 동일한 환경에서 여러 프로젝트를 진행하려다 보니 버전 충돌도 빈번히 일어나고 gpu 사용도 꼬이곤 했다. 이런 문제를 해결하고자 조사해보니 docker 를 활용하면 프로젝트마다 격리된 환경을 보장해줘 버전 충돌이 안 난다고 한다. 이에 필요한 구축 방법을 이 글에 정리해봤다. 1. 구버전 삭제 (충돌 예방) $ sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc 2. repository 을 통한 설치를 위해 필요한 package 설치 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install \ ca-ce..

설치 여부 확인 conda info 최신버전으로 업데이트 conda update conda 가상환경 목록 조회 conda env list 가상환경 생성 conda create -n python= 가상환경 삭제 conda env remove --name 가상환경 복사 conda create --clone --name 가상환경에 설치된 패키지 조회 (현재 환경에서만) conda list 가상환경 활성화 conda activate 가상환경 비활성화 conda deactivate

도커 이미지 빌드 docker build -t 도커 이미지 목록 조회 docker images 도커 이미지 삭제 docker rmi 사용 안 하는 도커 이미지 전체 삭제 docker image prune 컨테이너 생성 & 실행 docker run -i: 컨테이너의 표준 입력을 활성화 -t: 가상 터미널을 할당 --name: 컨테이너 이름 지정 -d: 컨테이너를 백그라운드로 실행 -p: 호스트와 컨테이너의 포트 연결 (포트포워딩) -v: 호스트와 컨테이너의 디렉토리 연결 (e.g. /home/foo:/workspace/projects/datasets) 컨테이너 실행 docker start 컨테이너 중지 docker stop 컨테이너 삭제 (중지된 컨테이너만 가능) docker rm 실행 중인 컨테이너 접속..