땅 밑 검은 하늘

앤트맨과 와스프( Antman and Wasp, 2018 )

보는 재미는 있는데, 너무 과학적인 백그라운드가 빈약해서
나중에는 식상해지기까지 하다. 그 와중에 현대차의 승리랄까.
개미 노동자를 보는 것도 불편하다. 편리함의 극치일지는
모르겠지만, 필요하면 생물체도 기계적으로 조종할 수 있다는
미국인의 얕은 실용주의적 관점은 아닌지.... 
오락 영화에 이리 진지해질 필요까지는 없는데.  

공작( The Spy Gone North, 2018 )

무엇보다 기분이 나쁜 건 자기들 살자고 착한 사람들
죽어나가도록 만드는 정치인이란 놈들의 행태이다.
세월호도 비슷하지 않았을까?  

오션스8( Oceans 8, 2018 )

왜 이런 영화를 만든걸까? 남자들 위주가 아니라
여자들만으로도 잘 처리할 수 있다를 보여주고 싶은건가?
스토리도, 액션도, 스킬의 탁월함도 무엇하나 참신한 것이
없다. 간만에 따분하게 본 영화다.

데드풀2( Deadpool 2 )

내 스타일은 아니다. 미국식 농담만 잔뜩 들어있고,
곳곳에서 표현되는 깜직함은 인정해줄만한데,

미션 임파서블6 : 폴 아웃( Mission Impossible 6 : Fall out, 2018 )

머라고 딱히 평할게 없다. 이전 시리즈에 비해서
인상깊은 액션은 없지만 그래도 트릭을 써가면서
문제를 풀어나가는 것을 보는 재미는 좀 있는 듯.

솔로 : 스타워즈 스토리( Solo : A Start Wars Story, 2018 )

흥행이나 평은 안좋았던 것 같은데, 내게는 나쁘지 않았다.
츄바카와의 만남, 밀레니엄팔콘을 구입하게 된 사연,
키라와의 애틋한 인연. 1980년대 스타워즈1편 이전의 
스토리인데, 꼭 아버지의 연애담을 듣는 것 같아 한편으로는
마음이 따뜻해지는 기분이 들기까지 했다.

어벤져스 : 인피니티 워( Avengers : Infinity War, 2018 )

전체적으로 영화야 재미있지만 히어로들의 전투력이 싸울 때 마다
달라져서 몰입을 방해한다. 그런데 무엇보다 타노스가 악당같이 
안느껴진다. 가모라를 아끼는 맘도 그렇고 인구팽창, 자원 고갈의
문제를 해결하기 위해 고육지책을 내고 실행에 옮긴, 후대의 인류 역사학자들
관점으로 보면 어쩌면 영웅이지 않을까?

근 1년 만에 다시 시작하려니 개발환경 셋팅하는 것도 낯설다.
또 잊기 전에 정리해두자.

현재 개발 환경은
ubuntu 18.04 LTS
nvidia GTX 1080 Ti

1. gpu 드라이버 설정

아래 둘 중에 한가지 방법으로 설정.
1)
$ ubuntu-drivers devices 내 기기 확인
$ sudo apt install nvidia-driver-390 설치
$ nvidia-smi 로 확인

2)
$ add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ apt update
$ apt install nvidia-390
$ nvidia-smi

2. cuda 9.0 

nvidia 사이트에  가서 .deb 파일을 다운받고 설치.

$ dpkg -i cuda-repo-ubuntu1704-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
$ apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
$ apt-get install cuda

3. .bashrc 수정

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDADIR=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

4. cudnn 7.0
( https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive )

$ tar xvfz cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
$ cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include
$ cp -d cuda/lib/* /usr/local/cuda/lib64
$ chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
$ chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

patch 파일들을 다 받아서 순서대로

dpkg -i 패키지.deb 로  설치.

5. tesorflow-gpu 1.10.1

텐서플로우 설치.

$ pip3 install tensorflow-gpu