OpenGrok 최신버전 설치하기

한 때 갑자기 배포하던 서버가 없어져서 혹시나 하는 걱정에 배포파일을 다운로드 받아 두기까지 했던 OpenGrok project가 다행히 Oracle의 GitHub 내에 자리를 잡고 잘 꾸준히 업데이트 되고 있다.

예전에 작성했던 OpenGrok 설치를 위한 글들은 너무 오래되어서 잘 맞지 않는 것도 있고 해서 최근 버전과 환경을 기준으로 다시 설치 과정을 정리했다. 이 포스팅은 잘 작성된 프로젝트의 문서인 ‘How to setup OpenGrok’을 기준으로 한 나름의 정리이다.

환경과 필요한 것들

– Ubuntu 18.4 LTS
– OpenJDK 11
– Tomcat 9
– Universal-ctags
– 최신 버전의 release file: https://github.com/oracle/opengrok/releases

설치

이 후로는 OpenGrok이 설치 되는 위치를 OPENGROK_DIR로 정의 하고 다음과 같이 환경 변수로 설정 했다고 가정한다.

export OPENGROK_DIR=/var/opt/opengrok

설치할 디렉토리와 하위 디렉토리를 만들어 주고 소유자 권한을 $USER, 그룹 권한을 tomcat으로 설정한 다음, 배포 파일의 압축을 풀어준다. (<version> 부분은 알맞은 값으로 대체)

mkdir -p $OPENGROK_DIR/{src, data, dist, etc, log}
sudo chown $USER:tomcat -R $OPENGROK_DIR
tar -C $OPENGROK_DIR/dist --strip-components=1 -xzf opengrok-<version>.tar.gz

Deployment

Tomcat9을 실행한 상태에서 http://localhost:8080/manager/html로 접근해서 deploy -> WAR file to deploy -> Choose File 버튼을 선택하고 $OPENGROK_DIR/dist/lib/source.war 경로를 찾은 다음 Deploy 버튼을 누른다.

Indexing

분석 할 source code를 $OPENGROK_DIR/src에 받아 둔 후 다음의 커맨드로 indexing을 완료하면 모든 준비가 완료된다.

java \
    -Djava.util.logging.config.file=$OPENGROK_DIR/etc/logging.properties \
    -jar $OPENGROK_DIR/dist/lib/opengrok.jar \
    -c /usr/local/bin/ctags \
    -s $OPENGROK_DIR/src -d $OPENGROK_DIR/data -H -P -S -G \
    -W $OPENGROK_DIR/etc/configuration.xml -U http://localhost:8080/source

Source code가 업데이트 될 때 마다 indexing을 해 주어야 하는데 커맨드가 너무 길어서 복잡하니까 bin directory를 만들고 여기에 index.sh라는 이름으로 shell script를 만들어서 넣어 주었다.

mkdir $OPENGROK_DIR/bin
chmod +x index.sh
$OPENGROK_DIR/bin/index.sh

Access

indexing 까지 다 되었으면 http://localhost:8080/source에 접근하여 source code를 browsing 할 수 있다. Localhost가 아닌 외부에서 접근을 허용 하려면 tomcat의 환경을 변경해 주면 된다. (관련 내용은 인터넷에서 어렵지 않게 찾을 수 있다)

참고: universal-ctags

Ubuntu에서 apt로 설치 할 수 있는 ctags는 Exuberant ctags이지만 OpenGrok은 Universla-ctags를 요구한다. 다음의 방법으로 코드를 컴파일 하고 /usr/local/bin에 설치해서 기존의 /usr/bin/ctags 경로와 충돌하지 않도록 해준다.

git clone git@github.com:universal-ctags/ctags.git
cd ctags
autogen.sh
./configure --prefix=/usr/local
make
sudo make install
/usr/local/bin/ctgas --version

TensorFlow에서 CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 오류 문제

failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED

이 문제는 TensorFlow의 GPU memory growth 설정과 관련이 있다. 이 경우 GPU의 allow_grouth option을 True로 설정하면 문제를 해결할 수 있는데, Use a GPU 페이지에 따르면 tf.config.experimental.set_memory_growth()를 통해 True로 설정하거나 혹은 환경변수 TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH를 설정해서 해결 할 수 있다.

코드에 다음과 같이 환경 변수를 설정해 줄 수도 있지만,

# Fix CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED error.
#  - failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
os.environ [ "TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH" ] = "true"

실행 환경에 따라 문제가 발생하지 않을 수도 있어서, 나는 주로 command line에서 다음과 같이 script를 실행할 때 이 값을 함께 설정한다.

# Command terminal
TF_FORCE_CPU_ALLOW_GROWTH=true flask run --host=0.0.0.9 

Transpose convolution의 출력 크기

Keras의 transpose convolution 2D (Conv2DTranspose) 레이어로 DCGAN을 실습해보고 있었는데 generator가 생성해야 하는 image가 나누다 보면 소수(prime number)가 되는 직사각형 크기인 178×218 였다.

많은 예제 코드들에서 transpose convolution 2D의 padding을 “same”으로 지정하기 때문에 Conv2DTranspose의 출력 크기는 stride의 배수여야 한다고 오해 했었는데, 실은 padding을 “same”으로 설정하느냐 혹은 “valid”로 설정하느냐에 따라 출력의 크기가 다음과 같이 달라진다.

# padding을 ‘same’으로 설정 했을 때
Output = Input \times stride

# padding을 ‘valid’로 설정 했을 때
Output = (Input - 1) \times stride+ filter

예를 들어 다음 layer를 선언하고 (44, 54, 3) tensor를 주면 소수 값의 (89, 109, 64) tensor가 출력된다.

# padding을 “valid”로 설정
Conv2DTRanspose(64, kernel_size=3, strides=2, padding=‘valid’)