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TPU를 이용한 강화학습으로 모델의 작성 안녕하세요? 지난번 시간에는 GPU를 이용해서 2시간 43분의 시간이 걸려서 강화학습의 모델을 하나 만들어 내는 것을 보았습니다. 이번에는 구글에서 TPU라고 해서 기계학습을 위한 전용 보드를 사용해서 기존의 CPU와 GPU에 비해서 훨씬 빠른 연산을 하는 것을 보여 주었다고 하는데, 일단 저로서는 이게 더 빠른 하드웨어라는 것만 알 수 있었습니다. 이번 포스팅에서는 이게 얼마나 더 빨라지는 가를 보면서, 강화학습의 모델을 4개 만들어 보고자 합니다. 먼저 노트설정의 항목으로 가서, 위 스크린샷과 같이 TPU를 하드웨어 가속기로 설정해 주도록 합니다. 그런데 GPU를 사용했던 때에서는 멀쩡했던 코드가 왜인지 모르게 에러를 일으키기 시작하는 것을 볼 수 있었습니다. 그래서 이번에는 matplotlib의 p.. 2018. 12. 21.
드디어 성공한 구글 코랩(google colab)의 사용 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 올렸는 exe작전의 실패로 인해서 한 1분 정도 좌절을 하고 나서, 다음으로 PyQt5때문에 무언가 엉켜있는 것이 아닌가 하는 생각이 들었기 때문에, 이를 제거하면 된다고 일단 생각을 했습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 아예 강화학습을 해서 모델 파일만을 만드는 작업을 하기 위한 파이썬 스크립트 파일을 수정하고, 이를 이용해서 한번 작업에 들어간 내용을 올려 보고자 합니다. PyCharm에서 새로운 프로젝트로 그냥 되는대로 이름을 붙인 YellowOperation이라고 하는 프로젝트를 생성하도록 합니다. 이름에 대해서는 진짜로 아무런 의미나 생각없이 지었습니다. 일단 한번 간단한 테스트로, 기존의 RLTrader의 파일이 남아 있을 때, 혹시 UI파일을 제대로 가져오지 못해.. 2018. 12. 21.
exeoperation-EXE파일 작전에 들어가 보기 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 그냥 구글 코랩(Google colab)을 실행시키려고 했지만, 상황이 여의치 않았다는 것을 알 수 있었습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 다소 엉뚱할 수도 있지만, 듣자니 pyinstaller라는 것이 있어서 파이썬이나 다른 라이브러리가 없는 환경에서도 프로그램을 구동시킬 수 있다고 들었습니다. 그래서 이 exe로 빌드가 된 프로그램을 가지고서 한번 시도해 보고자 하는 것이 이번 포스팅의 내용입니다. 먼저 아나콘다에서 exeoperation이라는 가상환경을 만들어 주도록 합니다. 이 환경은 별것 아니고 이전에 만든 tensorflow_test라는 가상환경의 복사본이라고 볼 수 있습니다. 다음은 아나콘다 프롬프트에 가서, 위 스크린샷처럼 아까 만들어 주었는 가상환경을 작동 시.. 2018. 12. 21.
구글 코랩(google colab)의 사용기-4- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 다소 유감스로운 소식을 전해야 할듯 합니다. 일단 구글의 장치를 이용하기 위해서 상당한 시도를 하기는 했습니다만, 그다지 만족스러운 결과는 나오지 않았습니다. 그래도 일단 시도를 하기는 했었고, 그 내용에 관해서 포스팅을 하고자 합니다. 일단 다음 작업을 위해서 import os를 입력하고, 다음 줄에서는 위 스크린샷과 같이 matplotlib이 Agg를 사용하라는 명령어를 내리도록 합니다. 그리고 나서, 위 스크린샷과 같이 실행이 되는 듯 하다가, 갑자기 visualizer가 없다는 황당한 메세지가 뜨는 것을 볼 수 있었습니다. 알고보니, 이와는 다른 시도를 하기 위해서 한번 위 visualizer를 바꾸었더니, 이런 결과가 생기는 것을 볼 수 있었습니다. 그래서 이 결과.. 2018. 12. 20.

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