ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 도커 이미지에서 opencv를 설치하고 실행하려고 할 때, 위와 같은 오류가 발생할 수 있음. 이럴 경우 이미지 빌드를 위해 Docker file 안에 아래 문구로 설치를 해주면 해결됨 apt-get update 먼저 update를 해주고 apt-get -y install liblgl1-mesa-glx # 안 될 경우 apt-get install libgl1-mesa-glx ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory apt-get inst..
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda. HalfTensor [64, 512]], which is output 0 of DivBackward0, is at version 1; expected version 0 instead. Hint: the backtrace further above shows the operation that failed to compute its gradient. The variable in question was changed in there or anywhere later. Good luck! 이 오류의..
RuntimeError: element 0 of variables does not require grad and does not have a grad_fn Autograd에서 미분(differentiation)하는 경우 grad_fn은 기울기를 계산하는 것을 도와주는 함수이다. 기울기를 계산해서 학습을 해야하는데, 설정된 텐서값이 그게 되지 않는다는 것이다. 손실함수를 계산할 때, 필요한 값들이 no_grad 처리가 되어 있진 않은지 보고 `required_grad_(True)'로 설정해두면 해결됨 a = torch.tensor([2., 3.], requires_grad=True) b = torch.tensor([6., 4.]) b.requires_grad_(True)
대부분의 출처는 스택오버프롤우 1. opencv 사용 위한 세팅 ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory docker환경에서 opencv-python 사용 시 발생하는 오류이다. sudo apt-get install libgl1-mesa-glx sudo apt-get install libglib2.0-0 >>> apt-get install libglib2.0-0 2. sklearn 다운로드 ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn' ModuleNotFoundError: No module named '...' 이 뜰 경우엔 pip install..
yum을 사용할 때, 오류가 난 적이 없었는데 (yum 설치는 'apt install yum') 계속해서 앵무새처럼 저 말만 반복했다. 그 원인을 찾아보면 `yum update`하라는 의미가 뜨는데 그러면 'yum repolist all'을 쳐보면 그 원인을 더 정확히 알 수 있다. There are no enabled repos. Run "yum repolist all" to see the repos you have. You can enable repos with yum-config-manager --enable yum 같은 경우는 레포지토리의 url을 읽어서 그 파일을 다운로드 해주는 설치 프로그램인데, 여기서 url이 없으면 아무 기능도 하지 못하는 것이다. 해결 방법으로는 새로운 폴더를 만들어서 ..
'{}'로 셀을 실행하려면 ipykernel 패키지를 설치하거나 업데이트해야합니다 의 메시지가 뜨면 가상환경에 주피터를 사용할 수 있는 환경이 필요하다는 의미이고, 말그대로 이를 도와주는 패키지 ipykernel을 설치해주어야 합니다. # pip upgrade pip install --upgrade pip # ipykernel 설치 pip install ipykernel # 가상환경과 연결 python -m ipykernel install --user
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