Python 노트북에서 Keras, Tensorflow로 작업을 하다가 패키지를 업데이트하거나 해서 GPU 설정을 잘못하면 다음가 같은 에러가 납니다.
cannot import name 'get_config' from 'tensorflow.python.eager.context' (/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow/python/eager/context.py)
해결책은 그냥 tensorflow gpu 버전을 같이 설치해 주면 됩니다.
pip install --upgrade tensorflow
pip install --upgrade tensorflow-gpu기계학습, AI, 딥러닝을 구별하려면 알고리즘의 히스토리를 알아야 하기 때문에 공부하지 않고 직관적으로 이해하기 어렵습니다.
기계학습, Machine Learning, 머신러닝, ML 이라는 용어로 통용됩니다.
기계를 학습시켜서 반복적인 작업을 하게 만드는 것을 기계학습이라고 합니다. 이 때 학습이라는 것은 데이터를 넣고 데이터에 있는 패턴을 알아내서 패턴으로 부터 규칙이나 사실을 알아내고 그것을 그대로 다시 활용하는 것을 말합니다.
여기에서 데이터는 결국 숫자들의 뭉치이고 패턴이라는 규칙도 결국 숫자들입니다.
패턴을 어떻게 알아내느냐는 여러가지 방법이 있습니다. 통계학자들이 만들어낸 통계적인 알고리즘, 수학자들이 만들어낸 수학적인 알고리즘 등이고 이것들을 활용해서 만든 SVM, Decision Tree, Logistic Regression, Neural Network 등과 같은 오래된 유명한 알고리즘들이 있습니다.
이 중에 Neural Network (인공신경망, 뉴럴네트워크, NN)이라는 것이 있는데 이것과 SVM과 같은 고차원 문제를 다루는 몇가지 수학적인 알고리즘 따로 구분해서 따서 AI라고 따로 분리합니다.
그리고 인공지능이라는 쪽으로 협소하게 구분해서 AI라고 합니다.
인간의 뇌를 모방한 후 알아서 스스로 작동하게 하는 모든 것을 AI라고 합니다. 게임할 때 사람과 싸우는 가상의 존재들도 AI라고 부릅니다. AI는 기본적으로 알고리즘을 이용해 만든 소프트웨어와 데이터 뭉치들입니다. 앞서 설명한 기계학습의 일종입니다.
인공신경망은 인간의 뇌구조를 모방한 것인데 임의로 만들어 놓은 많은 숫자들과 함수들을 배열해 놓고 데이터를 흘려 보내서 이 숫자들을 데이터의 규칙에 맞는 최적으로 숫자로 맞추게 됩니다.
그리고 이 숫자들을 나중에 활용할 때 씁니다.
흔히 예로 많이 쓰는 고양이 사진과 멍멍이 사진을 구분하게 만드는 것도 마찬가지입니다. 사진을 넣으면 사진을 조각내서 색생과 밝기 같은 것을 숫자들로 만들고 이 숫자들을 뉴럴네트워크라는 수학적인 모델에 무수히 많이 반복해서 흘려 넣습니다. 그러면 뉴럴네트워크 내에서 고양이 사진과 개 사진을 구별할 수 있는 숫자 뭉치가 나옵니다.
뉴럴네트워크가 다 좋은데 2가지 큰 문제가 있었습니다.
첫번째, 연산을 너무 많이 한다는 것. 그러니까 CPU와 메모리를 너무 많이 쓰고 시간도 오래 걸립니다.
두번째, 숫자를 만들어 내는 층을 많이 만들면 모델이 엉망이 된다는 것입니다. 은닉레이어라고 하는데 이 층을 많이 만들 수 없었습니다.
그런데 2010년 전후로 이 알고리즘이 대격변이 일어납니다. 알고리즘의 결함을 크게 개선했고 GPU와 같은 하드웨어의 급속적인 발전으로 이 숫자 뭉치를 만들어내는 층을 더 깊게 할 수 있고 더 많이 더 빠르게 할 수 있게 되었습니다.
그 뒤 이 숫자를 찾아내는 층이 더 깊어졌고 알고리즘으로 만들어낸 모델들의 정확도가 비약적으로 높아졌습니다.
이것을 딥러닝, 심층학습이라고 부릅니다.
데이터와 GPU가 많다면 현재는 가장 정확한 것은 딥러닝입니다.
인공지능, 자율주행, 가상현실, 게임, 대부분의 영역에서 덥러닝은 가장 활발하며 아직도 급속도로 발전하고 있습니다.
딥러닝은 뉴럴네트워크의 개선형이며 딥러닝을 만든 사람이 뉴럴네트워크의 이미지가 너무 안좋아서 다른 이름을으로 불리길 원했을 뿐 실제로는 같은 계열입니다.
하지만 여전히 많은 부분에서 전통적인 ML 기술도 쓰이고 있고 여전히 유용합니다. 예를 들어 사람의 신용평가와 같은 기계학습 모델에 딥러녕을 쓸 필요도 없고 잘 되지도 않습니다. 데이터가 충분하지 않기 때문에 이런 것은 데이터가 부족해도 잘 돌아가는 융통성있는 알고리즘이 필요하기 때문입니다.
어쨌든 경우에 따라 ML도 하고 AI도 하게 되는데 그래서 이런류의 기술을 ML/AI 라고 합쳐서 많이 부릅니다.
Ubuntu에서 패키지를 업데이트 하는 도중에 다음과 같은 에러 메시지를 보는 경우가 있습니다.
이거 생각보다 잘 복구가 되지 않는데요.
dpkg: error processing package update-notifier-common (--configure):여러가지 방법을 써봤지만 잘 안되고 가장 확실한 것은 다음과 같이 하는 것입니다.
cd /var/lib/dpkg
sudo mv info info.bak
sudo mkdir info
sudo apt-get upgradeGPU를 사용하기 위해서는 드라이버를 설치하고 몇가지 작업을 해줘야 합니다.
Python에서 GPU를 쓸 수 있게 되어 있는지 아닌지 확인할 때 pytorch를 쓴다면 다음과 같이 하면 됩니다.
import torch
print("쿠다 가능 :{}".format(torch.cuda.is_available()))
print("현재 디바이스 :{}".format(torch.cuda.current_device()))
print("디바이스 갯수 :{}".format(torch.cuda.device_count()))
for idx in range(0, torch.cuda.device_count()):
print("디바이스 :{}".format(torch.cuda.device(idx)))
print("디바이스 이름 :{}".format(torch.cuda.get_device_name(idx)))
결과는 이런식으로 나옵니다.
쿠다 가능 :True
현재 디바이스 :0
디바이스 갯수 :2
디바이스 :<torch.cuda.device object at 0x7fd3cd576460>
디바이스 이름 :GeForce RTX 3080
디바이스 :<torch.cuda.device object at 0x7fd3cd5766d0>
디바이스 이름 :GeForce GTX 1080오랜만에 Gensim을 설치해서 사용하려고하니 오류가 나옵니다.
ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObjectnumber의 ndarray 사이즈가 바뀌었다는 오류메세지인데 해결책은 간단합니다.
numpy를 다시 설치하면 됩니다.
pip uninstall numpy
pip install numpy추가로
numpy는 매우 중요한 패키지이기 때문에 가능하면 최신으로 유지하는 것이 좋습니다. 하지만 일부 ML/AI 패키지들이 numpy 구버전을 요구하는 경우가 있습니다.
이런 경우는 뚜렷한 해결책은 없습니다. 그냥 낮은 버전의 numpy를 사용하는 패키지를 제거하는 것이 좋습니다.