Do it now!

PyTorch에서 GPU를 사용해보기로 하고, 삽질한 기록을

미래의 나를 위하여, 기록하였습니다.

1. 노트북 그래픽 카드 확인

2. Pytorch 사이트에서 CUDA 버전을 확인한다.

https://pytorch.org/get-started/locally/

 PyTorch 1.10.2에 Pip로 CUDA 10.2를 선택하면, 아래에 pip3 명령어가 보인다.  이를 사용하여 pytorch를 설치한다.

3. CUDA library 설치

PyTorch 사이트에서 확인한 CUDA 10.2 버전을 설치한다.

* 간혹 NVIDIA experience가 동작을 안하는 경우에는 아래와 같이

NVIDIA LocalSystem Controller 에서 로컬 시스템 계정 항목을 체크해 준다.

4. 파이썬을 실행해서 확인 해 본다.

기차표 예매를 위하여 줄을 섰을 때, 이들 중 생일이 같은 사람이 존재 할 확률은 얼마일까?

계산을 해보면, 23명 이상 일 때 부터 50%가 넘어가고, 57명이 넘어가면 99%가 넘어간다.

파이썬으로 짜보면 아래와 같다.

import matplotlib.pyplot as plt

prev = 1
result = [0]
for m in range(57):
    prev = prev * (365-m)/365
    result.append(1-prev)

x = [ n for n in range(len(result))]

plt.scatter(x, result)
plt.axvline(x=23, color='RED', linestyle='-', linewidth=0.2)
plt.axhline(y=0.5, color='RED', linestyle='-', linewidth=0.2)
plt.show()

인터넷에서 4개의 점 이상을 지나는 휴대폰 패턴의 가지수는 모두 몇 가지인가 라는 문제롤 보고 파이썬으로 풀어 보았다.

0: 9
1: 56
2: 320
3: 1624
4: 7152
5: 26016
6: 72912
7: 140704
8: 140704

4-9 patterns count: 389112

작성코드는 아래와 같다

import time
import math

def is_valid(used_pattern, stack, max_point):
    if len(stack) < max_point:
        return 0
                
    checked_point = [False] * 9
    checked_point[stack[0]] = True   

    for i in range(1, len(stack)):
        prev_x = stack[i-1] % 3
        prev_y = math.floor(stack[i-1] / 3)
        cur_x = stack[i] % 3
        cur_y = math.floor(stack[i] / 3)
        
        """
        0 1 2
        3 4 5
        6 7 8
        
        아래와 같은 이동한 경우,
        이동시 가운데 점이 기존 패턴에 포함 되지 않은 경우
        유효 하지 않다.
        
        0 <-> 2 | 0 <-> 6 | 0 <-> 8
        2 <-> 8 | 6 <-> 8 | 2 <-> 6
        1 <-> 7 | 3 <-> 5 

        예)
        0 -> 1 -> 0 -> 2 : OK
        0 -> 2 : Not OK
        
        유효하지 않은 경우를 판단하기 위하여
        각 버튼의 위치를 (y, x)로 나타내면 (0,0) ... (2,2) 까지이다.
         
        0 -> 2  =>  (0,0) -> (0, 2)
        0 -> 6  =>  (0,0) -> (2, 0)

        여기서 문제 경우의 
        두 좌표의 합을 구하면 x, y가 모두 2의 배수가 된다.
        그래서 아래와 같이 이동 전후의 좌표의 합이 모두 2의 배수가 되는 경우에서
        Not OK 경우만 걸러 주면 된다.
        
        0 -> 1 -> 0 -> 2 : OK
        0 -> 2 : Not OK

        """
        if ((prev_x + cur_x) % 2 == 0) and ((prev_y + cur_y) % 2 == 0):
            mid_x = math.floor((prev_x + cur_x) / 2)
            mid_y = math.floor((prev_y + cur_y) / 2)
            if checked_point[mid_y * 3 + mid_x] == False:
                return 0
                
        checked_point[stack[i]] = True
        
    return 1


def check_pattern(used_pattern, stack, max_point):
    if len(stack) > max_point:
       return 0
    
    result = is_valid(used_pattern, stack, max_point)
    
    for p in range(0, 9):
        if used_pattern[p]:
            continue
        used_pattern[p] = True
        stack.append(p)
        result = result + check_pattern(used_pattern, stack, max_point)
        stack.pop()
        used_pattern[p] = False
        
    return result

    
def main():
    used_pattern = [False] * 9
    stack = []
    result = []
  
    
    for max_point in range(1, 10):
        result.append(check_pattern(used_pattern, stack, max_point))
        
   
    for c in range(0, len(result)):
        print ("{0}: {1}".format(c, result[c]))
        
    print("4-9 patterns count:", sum(result[3:]))

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time() 
    main()
    print('\n', time.time() - start_time)
    

위 코드를 C로 바꾸면 아래와 같다.

#include <stdio.h>


int stack_idx;
int stack[9] = {0, };


int is_valid(int used) {
    int checked = 0;
    
    if (stack_idx < 4) {
        return 0;
    }

    checked |= 1 << stack[0];

    for (int i = 1; i < stack_idx; i++) {
        int prev_x = stack[i-1] % 3;
        int prev_y = stack[i-1] / 3;
        int cur_x = stack[i] % 3;
        int cur_y = stack[i] / 3;

        if (((prev_x + cur_x) % 2 == 0) &&
            ((prev_y + cur_y) % 2 == 0)) {

                 int mid_x = (prev_x + cur_x) / 2;
                 int mid_y = (prev_y + cur_y) / 2;
                 int pos = mid_y*3 + mid_x; 

                 if (!(checked & (1 << pos))) {
                     return 0;
                 }
        }
        checked |= (1 << stack[i]);
    }

    return 1;
}


int check_pattern(int used) {
    int result = 0;

    if (stack_idx == 10) {
        return 0;
    }

    result = is_valid(used);

    for (int i = 0; i < 9; i++) {
        if (used & (1 << i)) {
            continue;
        }

        stack[stack_idx++] = i;
        result += check_pattern(used | (1 << i));
        --stack_idx;
    }
    return result;
}


int main(int argc, char **argv) {
    printf("%d\n", check_pattern(0));
    return 0;
}

인터넷 커뮤티니에서 본 모대학 수학문제를 풀어 보았다.

약간 변경해서, 1^1 + 2^2 + ... + 10000^10000 의 결과 중 끝 50자리를 출력하는 형식으로 바꿔보았다.

from multiprocessing import Pool
import time

MAX_COUNT = 10**50


def mypower(num):
    result = 1
    
    for i in range(num):
        result = result * num
        if result < MAX_COUNT:
            continue
        result = result % MAX_COUNT         
        
    return result
    

def get_sum(num):
   
   assert num > 0
   
   numbers = [i for i in range(1, num+1)]
   assert len(numbers) == num
   
   pool = Pool(processes=4)
   return sum(list(pool.map(mypower, numbers))) % MAX_COUNT
   

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time() 
    print(get_sum(10000))
    print(time.time() - start_time)
    

16026394753230301057223656223127837280816237204500
3.0160417556762695

GetFileList : 폴더 안의 파일 이름 검색 앱

Source code:

github.com/chobocho/GetFileList

Download:

주말을 이용해 Flappy bird의 clone을 Pygame으로 간단히 구현해 보았다.

전체 소스코드는 아래에서 다운 받을 수 있다

Source code : https://github.com/chobocho/paperplane

Game file :

1. 기본구조 

Source code : https://github.com/chobocho/paperplane

아래와 같이 1개의 은닉층을 가진 신경망을 구성해 보았습니다.

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1/(1+np.exp(-x))


def DeltaSGD(W1, W2, X, D):
    alpha = 0.9
    
    idx = 0
    for k in X:
        a1 = np.dot(W1, k)
        z1 = sigmoid(a1)
        
        a2 = np.dot(W2, z1)
        y = sigmoid(a2)
        
        e = D[idx] - y
        delta = y * (1-y) * e
        
        e1 = W2 * delta
        delta1 = z1 * (1-z1) * e1

        dw1 = alpha * delta1
        dw1 = dw1.reshape(4,1)
        x = k.reshape(1,3)
        W1 += np.dot(dw1, x)
        
        dw2 = alpha * delta * z1
        W2 += dw2
        idx+=1

        
def Train(epoch, x, y, W1, W2):
    for ep in range (epoch):
        DeltaSGD(W1, W2, x, y)

        
def main():
    W1 = np.random.randn(4,3)
    W2 = np.random.randn(4)
    x = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])
    y = np.array([0, 1, 1, 0])
    trainCount = 10000

    print('---Before Training---')
    print(W1)
    print(W2)
    print('---After Training---')
    Train(trainCount, x, y, W1, W2)
    print(W1)
    print(W2)
    
    print('---Result---')
    for k in x:
        a1 = np.dot(W1, k)
        z1 = sigmoid(a1)
        
        a2 = np.dot(W2, z1)
        y = sigmoid(a2)
        print(y) 
        
        
if __name__ == '__main__':       
    main()        

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1/(1+np.exp(-x))


def DeltaSGD(W, X, D):
    alpha = 0.9
    dwSum = np.array([0] * 3)
    
    idx = 0
    for k in X:
        a1 = np.dot(k, W)
        y = sigmoid(a1)
        
        e = D[idx] - y
        delta = y * (1-y) * e
        
        dw = alpha * delta * k
        W += dw
        idx+=1

        
def Train(epoch, x, y, W1):
    for ep in range (epoch):
        DeltaSGD(W1, x, y)

        
def main():
    W1 = np.random.randn(3)
    x = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 0]])
    y = np.array([1, 1, 1, 0])

    Train(10000, x, y, W1)
    
    for k in x:
        a1 = np.dot(k, W1)
        z1 = sigmoid(a1)
        print(z1)    
        
        
if __name__ == '__main__':       
    main()  

import random

number = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8]

def shuffle(number):
   for i in range (len(number)-1, 0, -1):
       j = random.randint(0, i)
       number[j], number[i] = number[i], number[j]
    
shuffle(number)

 동작을 보면 아래와 같이 변화 한다

[1, 2, 3, 4, 5, 7, 8]
[1, 8, 3, 4, 5, 7, 2]
[1, 8, 3, 4, 5, 7, 2]
[1, 8, 3, 4, 5, 7, 2]
[1, 8, 3, 4, 5, 7, 2]
[3, 8, 1, 4, 5, 7, 2]
[3, 8, 1, 4, 5, 7, 2]

* 참고: https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%E2%80%93Yates_shuffle

강아지 나이를 인간 나이로 바꿔주면 위와 같은 그래프가 나온다고 한다.

강아지 나이 와 인간 나이 변환표

소스코드: https://github.com/chobocho/dog_age