Deep-Dive AI

AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'learning_rate' 처음 보는 에러 유형. 구글링을 해서 찾아보니 비슷한 에러가 많았고, 해석해보면 args 객체에 learning_rate 속성이 설정되지 않았을 때 발생할 수 있는 에러 같다. 네임스페이스(namespace, 이름공간)란 프로그래밍 언어에서 특정한 객체(Object)를 이름(Name)에 따라 구분할 수 있는 범위를 의미한다. 파이썬 내부의 모든것은 객체로 구성되며 이들 각각은 특정 이름과의 매핑 관계를 갖게 되는데 이 매핑을 포함하고 있는 공간을 네임스페이스라고 한다. 네임스페이스가 필요한 이유는 다음과 같다. 프로그래밍을 수행하다보면 모든 변수 이름과 함수 이름을 정하는 것이 중요한..

1. 도커 컨테이너 별 용량 확인 docker system df --v 2. 서버에 할당된 용량 확인 df -h 3. 파일 디렉토리 별 용량 확인 sudo du -sm * | sort -nr 용량 정리를 위한 삭제 관련 (*조심해서 사용하세요) 1. 컨테이너 삭제 docker container prune 2. 이미지 삭제 docker image prune 3. 볼륨 삭제 docker volume prune 4. 사용하지 않는 네트워크 삭제 docekr network prune 5. 사용하지 않는 모든 오브젝트 삭제 docker system prune -a 삭제 할 때 --force filter 를 통해 조건을 줄 수 있음

순서대로 train / val / test 용 데이터셋입니다. cd ./data wget http://csr.bu.edu/ftp/visda17/clf/train.tar tar xvf train.tar wget http://csr.bu.edu/ftp/visda17/clf/validation.tar tar xvf validation.tar wget http://csr.bu.edu/ftp/visda17/clf/test.tar tar xvf test.tar wget https://raw.githubusercontent.com/VisionLearningGroup/taskcv-2017-public/master/classification/data/image_list.txt 다운 받은 이미지의 구조 train/{cat..

cuda가 인식이 안 돼서 발생하는 문제이다. 이를 확인해보기 위해서 터미널에서 python을 입력하고 들어가서 아래로 잘 확인해보기 import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.current_device()) print(torch.cuda.device(0)) print(torch.cuda.device_count()) print(torch.cuda.get_device_name(0)) print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.current_device()) 차례대로 토치 버전과 디바이스에서 사용하는 번호, 사용 가능한지 등을 확인할 수 있다. 난 모두 정상이었는데 코드 상에서 gpu 번호를 9번으로 def..

CityScapes 데이터세트를 사용하려면 Cityscapes의 웹사이트( https://www.cityscapes-dataset.com/ )에서 계정을 만들어야 합니다. 데이터를 다운로드하려면 계정 정보를 입력해야 합니다. 서버에서 직접 데이터셋을 다운로드 할 수는 있지만 44GB, 11GB, 6.6GB 등으로 용량이 꽤 큰데 직접 다운 받기엔 너무 오래 걸리고, 서버에 직접 다운로드 받는 방법을 택했습니다. 1. 회원 가입 아이디, 비밀번호 기억 2. 쿠키 정보 입력 wget --keep-session-cookies --save-cookies=cookies.txt --post-data 'username=USERNAME&password=PASSWORD&submit=Login' https://www.ci..

import torch torch.cuda.is_available() 했을 때 False가 뜨는 경우는 pytorch에서 cuda가 제대로 사용할 수있는 상태라고 볼 수 있습니다. pytorch 또는 cuda 설치를 다시 살펴봐야 하고, GPU 모델 번호, 그래픽 드라이버 버전, cuda 버전 및 pytorch 버전이 모두 일치해야 합니다. Ubuntu 18.04 환경에서는 sudo apt-get install -y datacenter-gpu-manager sudo systemctl --now enable nvidia-dcgm sudo systemctl status nvidia-dcgm sudo apt-get install cuda-drivers-fabricmanager sudo systemctl sta..

도커 컨테이너의 환경 세팅을 다른 원격 서버에서 그대로 실험하고 싶을 때가 있다. 설정을 하다보면 순서에 따라 꼬이는 일도 발생해서 같은 환경 세팅을 가져가고 싶었다. 같은 서버 내에선 도커 컨테이너를 이미지로 만들어서 이를 컨테이너 생성에 사용할 수 있는데, 이 이미지를 다른 서버에 옮겨서 사용하고 싶어서 방법을 찾아 보았다. 1. docker container image로 변경 docker commit {컨테이너 이름} {생성할 이미지 이름} 사용중인 컨테이너 이름과 이를 이미지로 변경할 이름을 적으면 된다. 2. 이미지를 파일로 저장하기 docker save {이미지명} > {파일 생성명}.tar 위에서 생성한 이미지를 tar 파일로 없애기 위해 파일명을 적어주면 된다. 3. 저장할 파일을 다른 호..

RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. https://github.com/pytorch/pytorch/issues/21819