Setting & Error
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[Windows 10 + Detectron2] Facebook(Meta AI) Detectron2 설치Setting & Error 2022. 4. 30. 15:03
Facebook(Meta AI)의 Detectron2를 윈도우 환경에서 설치해보자! 1. Anaconda Prompt 에서 Python 버전 3.7의 가상환경을 생성 conda activate -n 가상환경이름 python=3.7 아래 사진은 생성한 가상환경을 activate 한 후 설치된 python 버전을 확인한 모습이다. 2. PyTorch 설치하기 Detectron2의 공식문서를 확인하면 아래와 같이 PyTorch는 1.8 이상을 요구한다고 한다. (자세한 설치 방법은 여기 참조) PyTorch 공식사이트를 참고해서 아래와 같이 설치했다. conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pyt..
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[Error] TypeError: translate() takes exactly one argument (2 given)Setting & Error 2022. 4. 27. 15:53
Error 위 에러가 발생하는 이유는 아래 코드는 Python 2에서 작동하고 Python 3에서는 작동을 안 하기 때문이다. translate 안의 "None, string.punctuation" 부분을 "str.maketrans('','',string.punctuation)"로 변경하면 아래와 같이 Python 3에서 에러 없이 작동한다! Reference https://stackoverflow.com/questions/23175809/str-translate-gives-typeerror-translate-takes-one-argument-2-given-worked-i str.translate gives TypeError - Translate takes one argument (2 given), wo..
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[Error] An exception has occurred, use %tb to see the full traceback.Setting & Error 2021. 11. 25. 21:38
주피터 노트북에서 argparse를 사용하면 다음과 같은 에러가 발생함 args = parser.parse_args() 대신 args, _ = parser.parse_known_args() 쓰면 에러가 발생하지 않음 (여담으로 발생하는 경우 add_argument 과정에서 문제가 생기는 경우가 아주 가끔 있었음.. 이 경우 add_argument 에서 문제가 되는 하이퍼 파라미터(--params)를 찾아 주석 처리한 후 parse_known_args() 실행 후에 추가하면 해결되었던 것으로 기억함)
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azcopy 이용해 대용량 파일 다운 받기Setting & Error 2021. 9. 29. 14:59
1. wget을 사용해 대용량 파일(22G)을 다운 받는데 계속 끊기는 현상이 발생한다. 그래서 깃헙 설명 하단을 보니 azcopy를 이용해서 다운 받으라고 한다. 2. 아래 홈페이지 들어가서 자신의 운영체제에 맞는 것을 다운 받는다. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-use-azcopy-v10#download-azcopy 3. 다운 받은 파일을 c에 넣었고 환경변수 설정해준다. 시스템 속성 -> 고급 -> 환경변수(N) 클릭 -> 시스템 변수(S)의 Path 변수에 추가 4. azcopy copy 명령어를 사용해서 로컬 컴퓨터로 다운 받아주면 끝난다. wget을 사용하는 것보다 속도가 빠르고 끊김이 없어서 좋았다.
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[Error] UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node model/stem_conv/Conv2D (defined at \AppData\Local\Temp/ipykernel..Setting & Error 2021. 9. 3. 15:44
jupyter notebook에서 코드를 돌리다가 다음과 같은 에러가 발생 UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node model/stem_conv/Conv2D (defined at \AppData\Local\Temp/ipykernel_3968/2063824942.py:160) ]] [Op:__inference_train_function_20024] Function call stack: train_function 자료 화면은 다음과 같음..
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[Error] Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got torch.IntTensor instead (while checking arguments for embedding)Setting & Error 2021. 8. 11. 01:28
torch.from_numpy(np.random.randint(1, V, size=(batch, 10))) 를 torch.from_numpy(np.random.randint(1, V, size=(batch, 10))).long() 로 바꾼다. long() 붙이기 아래 사이트 참고 https://www.gitmemory.com/issue/nikitakit/self-attentive-parser/25/498689123 RuntimeError when trying to train a new model - self-attentive-parser Ask questionsRuntimeError when trying to train a new model First of all, thank you for sharing..
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[Python] IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use `tensor.item()` in Python or `tensor.item<T>()` in C++ to convert a 0-dim tensor to a numberSetting & Error 2021. 8. 11. 01:26
파이토치 0.5 이후 버전에서 0차원 텐서의 지수가 유효하지 않아서 발생하는 에러 https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch/issues/113 invalid index of a 0-dim tensor. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python number · Issue #113 · NVIDIA/flownet2 pytorch 1.0 python3 main.py --inference --model FlowNet2 --save_flow --inference_dataset ImagesFromFolder --inference_dataset_root ~/fs24_512/ --resume mycheckpoints/FlowN..
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[Python] OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initializedSetting & Error 2021. 8. 11. 01:24
주피터 노트북으로 matplotlib을 사용해 그래프를 그리려는데 "kernel dead" 커널이 죽었음 아래와 같은 메시지가 떴음 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program. That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrect results. The best thing to do is to ensure that only a single O..