error during connect: this error may indicate that the docker daemon is not running: Get "http://%2F%2F.%2Fpipe%2Fdocker_engine/v1.24/version": open //./pipe/docker_engine: The system cannot find the file specified. Docker로 Container를 실행하려고 하니 이런 에러가 발생했다. 윈도우에서 도커 데스크탑 설정 때문에 발생하는 오류로 보인다. 아래 순서대로 한 번 진행해보세요. 1. 도커 데스크탑이 없다면 설치 이후 실행한다. 먼저 Docker Desktop애플리케이션이 실행 중인지 확인하고, 그렇지 않은 경우 실행하는 방법이 있..
리눅스 서버 환경에서 종료 시키는 방법입니다. sudo shutdown -h now 로 서버를 종료할 수 있습니다. -h는 halt로 정지 명령어라고 합니다. now를 통해 즉시 종료할 수 있다고 합니다. 셧다운 커맨드 형식은 아래와 같습니다. shutdown [OPTIONS] [TIME] [MESSAGE] # 시간 지정 hh:mm shutdown 13:37 # +m분 후에 종료 shutdown +25 # 즉시 종료 방법 shutdown +0 # 시스템 재부팅 (reboot) shutdown -r # 모든 것을 합친 예시 shutdown --reboot +10 "Restarting for Kernel Upgrade" # 예약된 것 종료하기 shutdown -c
Vscode가 자동 업데이트 되면 아주 곤란한 상황이 발생해서 설정을 꺼주고, 코드는 중간에 자동 저장되도록 설정을 해주려고 합니다. 자동 저장: Auto Save 자동 업데이트: Auto Update 둘 다 검색하셔서 설정하시면 됩니다! 설정 > 'extensions' 검색 후 > Extensions: Auto Update (모든 프로필에 적용) 에서 설정을 '없음 false'로 바꾸기 영어 버전이라면 None false로 설정해주시면 됩니다. 자동 저장 설정 도 Auto Save 검색 후 설정을 켜주시거나 꺼주시면 됩니다. 저는 포커스에 따라 저장하도록 했습니다.
detectorron2/Detectron2/data/transforms/transform.py 이 파일 내에서 일어난 오류로 detectron2를 사용하는 지점에서 발생한 오류인데, pillow version을 10.0.0 이하로 낮추는 방법으로도 해결이 될 순 있는데, 그 다음부턴 안 됐다. 방법 1 pip install pillow==9.5.0 그래서 아래의 방법으로 해결하였다. 방법 2 python3 -m pip install -U 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git@ff53992b1985b63bd3262b5a36167098e3dada02'
segmentation이나 detection의 task를 진행할 때, 많이 사용되는 라이브러리 mmedetection이 있습니다. 이 라이브러리에서 사실 에러가 많이 나는데 ... 프로젝트 깃헙의 가이드에 따라 해결이 잘 될 때도 안 될 때도 있는 것 같습니다. 그중 mmcv._ext가 안 된다는 에러가 발생했는데, pip uninstall mmcv pip install mmcv-full 저는 운 좋게도 이 방법으로 해결했습니다. 그런데 오류를 검색하고 깃헙 이슈를 보면 너무 최악의 피드백 ,,, 하지만 오류의 이유로는 'mmcv-full'이 설치되지 않아서 인듯하여 pip install mmcv-full 설치를 한 번 진행해보시면 좋을 것 같습니다. 그리고 원인은 pytorch, cuda, mmcv의 ..
AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS' 이런 에러가 발생하는 이유는 Python의 pillow package에 해당 모듈이 없다는 오류입니다. version에 따라 모듈이 삭제되기도 하는데, pillow 10.0.0에서는 'ANTIALIAS'의 모듈이 제거되었고, 'PIL.Image.LANCZOS' 또는 'PIL.Image.Resampling.LANCZOS'를 사용해야 합니다. 원래의 알고리즘과 동일하여서 파일 내에서 수정을 하여도 되고, import PIL import numpy as np # Gradient image with a sharp color boundary across the diagonal large_arr = n..
nohup은 Linux에서 사용되는 백그라운드에서 프로세스의 진행을 도와주는 명령어이다. 따라서 학습 시킬 때 'nohup python ... > log.out&' 이런식으로 사용을 많이 하는데, cuda gpu를 설정해주는 ''CUDA_VISIBLE_DEVICES=0'" 이 명령어와 충돌한다. 이건 변수 선언이므로 nohup의 외부에서 선언을 해야하고, 그 다음에 nohup으로 파이썬 파일을 실행시키면 된다. CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup python test.py > test.out & 한 번 알아두면 나중에는 까먹지 않고 활용할듯하다. * CUDA_VISIBLE_DEVICES은 특정 GPU 사용을 도와주는 환경변수 설정 명령어이다.
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