Tensor flow 같은 딥러닝 프레임워크를 개인 노트북에서 돌리기 어려워서 remote server에 ssh 통신을 통해 작업을 하는 분들이 많을 것이다. 필자도 보통 노트북에 있는 코어나 GPU를 사용하지 않고 remote server에 접속하여 사용한다. Tensor flow를 사용하다 보면 Tensorboard를 많이 사용하는데, 이것이 보통 개인 노트북에서 킬 때는 localhost:6006 이런 식으로 키면 잘 돌아가지만, 원격에서 작업한 것을 개인 노트북에서 킬 때 localhost:6006을 해도 안될 것이다. 그래서 좀 찾아본 몇가지 글에서 답이 있어서 공유하고자 한다. Tensorboard 기본적인 default port는 6006이지만, 저런 원격 서버 같은 경우 여러 명이 공유해서..

Colab도 있으니 원하시는 분은 댓글 달아주세요 GPU를 제공하는 갓 구글님께서 만들어주신 Colab으로 간단한 Original GAN 구현물입니다. 추가) 학습된 weight를 구글 드라이브에서 가져오는 것도 했습니다! 추가) GPU 설정하는 것도 넣어놨습니다. 추가) Tensorboard도 코드도 넣어놨습니다. 수정이 안되면 복사해서 사용하세요!

모델 아키텍추 구성하고 tensorboard() 함수 만든 것을 시행하면 jupyter에 tensorboard가 켜진다! def _strip_consts( graph_def): from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML """Strip large constant values from graph_def.""" strip_def = tf.GraphDef() for n0 in graph_def.node: n = strip_def.node.add() n.MergeFrom(n0) if n.op == 'Const': tensor = n.attr['value'].tensor size = len(tensor.tensor_content) return ..