김개발의 생명정보학

# 새 tmux 세션 시작: tmux # 스크립트 실행 ./your_script_name.sh tmux 세션에서 분리(백그라운드에서는 계속 실행됨): Ctrl + b 후 d 누르기 # tmux 세션 목록 확인: tmux list-sessions # 특정 tmux 세션에 다시 연결: 세션 ID나 이름(예: 0, 1, 2 등)을 사용하여 연결 tmux attach -t [session-id] 세션 종료 세션 내에서 exit를 입력하거나 Ctrl + b 후 &를 눌러 세션을 종료

# 현재 디렉토리의 하위 디렉토리 갯수 echo $(( $(find . -maxdepth 1 -type d | wc -l) - 1 )) # 현재 디렉토리의 하위 파일 갯수 find . -maxdepth 1 -type f | wc -l

conda create -n gdc_python3 python=3.6.10 libxml2 libxslt libffi six requests progressbar2 intervaltree termcolor jsonschema pyyaml lxml conda activate gdc_python3 conda install -c anaconda gcc_linux-64 gxx_linux-64 git clone https://github.com/NCI-GDC/gdc-client cd gdc-client pip install -r requirements.txt # trouble shooting cd $CONDA_PREFIX/lib/python3.6/ ln -s _sysconfigdata_m_linux_x86_64-l..

# 메모리 확인 free -m # 버퍼 캐시 삭제 sudo sysctl -w vm.drop_caches=2

OS : Ubuntu 20.04 LTS GPU Device : RTX 3090 2대 연구를 하면서 Tensorflow 1버전을 사용한 딥러닝 모델 코드를 RTX 3090 환경에서 수행을 해야 하는 상황이 되었다. 그런데 RTX 3090가 인식하는 CUDA의 가장 낮은 버전은 11.1인데 Tensorflow1.x은 CUDA 버전이 10인 환경에서 수행이 가능하다. 본론부터 말하자면 NGC(Nvidia GPU Cloud)를 사용하여 문제를 해결했다. 아래는 내 도커 파일의 일부이다. ######### 1. NGC의 Tensorflow 공식 이미지 ARG BASE_IMAGE=nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.10-tf1-py3 FROM $BASE_IMAGE WORKDIR /workspace ..