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코딩에 해당되는 글 6건
- 2015.03.24 [Java] 현재 경로 출력
- 2014.10.08 [CUDA] NVCC -gencode
- 2014.08.04 [Python] Matplotlib을 이용한 histogram 그리기
- 2014.07.31 [CUDA] Visual Studio 2010에서 C++ 프로젝트를 CUDA 프로젝트로 변환
- 2014.04.28 [Python] 파일 라인 수정
- 2012.04.06 [C/C++] 현재 폴더 위치 출력
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[Java] 현재 경로 출력
System.out.println(System.getProperty("user.dir");
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[CUDA] NVCC -gencode
nvcc 사용시 -gencode 옵션은 -arch 옵션과 -code 옵셥을 합친 것이다.
-arch 옵션: '-arch=compute_20'과 같이 사용
생성될 PTX 코드의 버전을 지정 -> 'compute_XX'는 virtual architecture를 의미함
PTX 코드는 GPU 드라이버에서 JIT (Just-In-Time) 컴파일을 통해 실행이 가능함
(SDK가 필요 없다는 장점이 있음)
-code 옵션: '-code=sm_20'과 같이 사용
생성될 binary 코드(SASS)의 버전을 지정 -> 'sm_XX'는 real architecture를 의미함
binary 코드는 별도의 JIT 컴파일 과정 없이 지정된 architecture에서 곧바로 실행이 가능
(컴파일 시간이 짧다는 이점이 있음)
-gencode 옵션: '-gencode arch=compute_20,code=sm_20'과 같이 사용
그렇다면 다음과 같이 한번에 여러 -gencode 옵션을 줄 때의 이점이 무엇인가.....하면....
-gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_20,code=sm_21 -gencode arch=compute_21,code=sm_21
여러 버전의 PTX, binary 코드를 미리 생성해두어 상위 아키텍쳐에 대한 '호환성'을 높일 수 있다는 것임.
대신 옵션 수에 비례하여 실행 코드의 크기가 커진다는 단점도 있음.
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[Python] Matplotlib을 이용한 histogram 그리기
[Matplotlib 설치]
1. Numpy 설치
- 설치된 Python 버전에 맞는 numpy 설치
2. Matplotlib 설치
- 구글링해서 1.3.1 버전을 받아서 설치했더니 'matplotlib requires dateutil'이라는 에러 발생
- 그냥 아래 링크 설명대로 github에서 다시 받아서 설치했더니 문제 없었음
(http://matplotlib.org/users/installing.html)
[Histogram 그리기]
1. 예제 코드
- TP_list와 FP_list에 들어있는 값들에 대한 histogram을 겹쳐서 그림
- 'alpha=0.5'를 통해 투명도 조절
import matplotlib.pyplot as plt ... plt.hist(TP_list, bins=100, color='b', label='TP') plt.hist(FP_list, bins=100, color='r', alpha=0.5, label='FP') plt.title('Score Histogram') plt.xlabel('Scores') plt.ylabel('Frequency') plt.legend() plt.show()
2. 그 외
- 자세한 설명은 생략한다 아래 링크 참조
(http://bespokeblog.wordpress.com/2011/07/11/basic-data-plotting-with-matplotlib-part-3-histograms/)
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[CUDA] Visual Studio 2010에서 C++ 프로젝트를 CUDA 프로젝트로 변환
참조: http://stackoverflow.com/questions/3778799/how-do-i-start-a-cuda-app-in-visual-studio-2010
(여기서 Tom의 답글 참조)
0. CUDA SDK 설치
- Visual Studio에 CUDA 코드 컴파일을 위한 '빌드 사용자 지정 파일'이 자동으로 추가됨
1. 솔루션 탐색기에서 기존 C++ 프로젝트 선택 후 우클릭 -> "사용자 지정 빌드" 선택
2. CUDA X.X 체크 후 확인
3. 다시, 솔루션 탐색기에서 기존 C++ 프로젝트 선택 후 우클릭 -> 속성 -> 링커 -> 입력 선택
4. 추가 종속성에 'cudart.lib' 추가
(선택: 기존 .cpp 파일을 NVCC로 컴파일하는 방법)
5. 솔루션 탐색기에서 기존 .cpp 파일을 선택 후 우클릭 -> 구성 속성 -> 일반에서 항목 형식을 'CUDA C/C++'로 변환
- 파일명도 .cu로 변환하는 것이 좋음
+ 추가: CUDA와 다른 외부라이브러리 (ex: OpenCV, STL 등) 같이 사용 시 주의점
(참조: http://stackoverflow.com/questions/1847599/why-wont-opencv-compile-in-nvcc)
- NVCC가 STL, OpenCV 등 기타 라이브러리 코드를 제대로 인식하지 못하는 문제가 있음
- kernel 정의하는 파일은 .cu로 분류해서 NVCC를 통해 별도로 컴파일
- 기타 외부라이브러리 기능을 사용하는 코드는 따로 .cpp 파일에 작성 후 C++ 컴파일러로 컴파일 후 사용
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[Python] 파일 라인 수정
예제> 'test.txt'에서 'old_term: ... '으로 시작하는 라인을 'new_term: ...'으로 수정
with open('test.txt', 'r+') as f: # file을 열고 알아서 닫아 줌 lines = [] new_line = 'new_term: this is test\n' for line in f: if(line.startswith('old_term:')): # 'old_term:'으로 시작하는 line을 찾음 lines = lines + [new_line] else: lines = lines + [line] f.seek(0) # file pointer 위치를 처음으로 돌림 f.writelines(lines) # 수정한 lines를 파일에 다시 씀 f.truncate() # 현재 file pointer 위치까지만 남기고 나머지는 정리
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[C/C++] 현재 폴더 위치 출력
#include <stdio.h> #include <direct.h> #include <stdlib.h> #define MAX_PATH 260 void main(void) { char currentPath[_MAX_PATH]; printf("현재 디렉토리: %s\n", _getcwd(currentPath, _MAX_PATH)); }