책 Julia Programming for Operations Research 2/e 의 chapter 6의 The Minimal-Cost Network-Flow Problem 예제 코드를 조금 수정한 버전 입니다. Optimizer를 GLPK 대신 Gurobi를 사용 했고 일부 코드를 조금 더 심플하게 바꾸었습니다. 예제는 Jupyter notebook 입니다. 파일은 –> 여기 데이터 파일은 -> 여기 , 여기 파일에서 아래 부문의 실행 시간이 11.8 초로 꽤 길게 나오는데 […]
[Julia] Julia Programming for Operations Research : Chap 6-1 예제 Read More »
최근 JuMP 0.19 버전에서 Model(with_optimizer(…))에서 향 후 with_optimizer 가 deprecated 될 예정이어서 새로운 사용법이 필요 하여 아래에 예제를 게제 함 (참고 : http://www.juliaopt.org/JuMP.jl/dev/installation/ ) 결과 참조 : http://www.juliaopt.org/JuMP.jl/dev/installation/
[Julia] Gurobi sample 1 with JuMP 0.19 Read More »
gurobi의 가격이 1user당 $10,000이다 보니 학생 신분으로 얻을 수 있는 Academic 라이선스가 아니면 엄두가 나지 않는다. 비즈니스 trial 30일 라이선스 신청도 시간이 오래 걸린다. 아카데미 라이선스는 학교 다니는 주변 지인이 있는 경우 쉽게 얻을 수 있다. 아주 쉽게 나도 어찌어찌 아카데미 라이스선를 발급 받을 수 있는 키( XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX )를 얻게 되었는데 실제 라이선스 파일 발급은
[Tip] Gurobi optimizer 설치 및 Academic 라이선스 파일 생성 Read More »
Julia에 TensorFlow을 설치시 특히 GPU 지원 버전 설치시 내 서버에 설치된 cuda 버전과 추가한 tensorflow build 버전이 맞지 않는 경우 커스텀으로 tensorflow를 빌드 하고 후속 작업을 해야 한다. 먼저 Julia TensorFlow 패키지를 설치 하고 GPU 버전으로 컴파일 한다. 빌드된 TensorFlow 이미지는 예를 들어 /home/shpark/.julia/packages/TensorFlow/JljDB/deps/usr/bin 에 생성된다. 정상적으로 생성되면 아래 두개의 파일이 생성된다 Julia에서 아래 코드를
[Tip] Julia에 TensorFlow 커스텀 빌드 및 설치 Read More »
