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deeplearning numpy error

numpy append error

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AttributeError: ‘numpy.ndarray’ object has no attribute ‘append’

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pytorch, numpy

에러해결- GPU 할당 에러

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RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same

에러해결-mat1 dim 1 must match mat2 dim 0

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RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0 딥러닝 학습을 하다보면 만날수 있는 사소하지만 흔한 에러로 모델의 사이즈가 맞지 않은 경우이다. 그래서 모델 안에서의 구조를 .shape() 함수를 통해서 확인해주면 쉽게 문제가 된 부분을 찾을 수...

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numpy, weight, gpu

에러해결 - OOM

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ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[11772117,100] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0...

weight 확인

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학습중 각각의 layer의 현재 weight를 확인을 해 보아야 하는 상황이 생긴다.

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python

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blog

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jekyll

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pytorch, deeplearning, PIL, tensor, tensor

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pytorch, deeplearning, squeeze, unsqueeze, view

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pytorch, deeplearning, linux, gpu

멀티 GPU

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멀티 gpu 사용설정

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deeplearning, linux, gpu

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deeplearning, .npy, numpy, torch

pytorch tensor .npy로 save & load

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지난 포스팅에서 어떻게 tensor와 numpy로 확장자를 변환하는지에 대해 포스팅했었다. 이는 데이터끼리의 변환에 대한 이야기였다면 지금은 딥러닝 학습후 결과물을 어떻게 npy확장자로 어떻게 저장하며, npy확장자는 어떻게 불러오는지에 대해 알아보고자 한다.

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deeplearning, pkl

pkl 저장, 불러오기

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딥러닝 학습중에 학습을 하면 모델, 가중치를 저장을 하거나 이미 저장되어있는걸 불러오기도 한다.

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deeplearning, error

에러해결-Expected object of scalar type Float..

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딥러닝 모델에 사용하는 데이터, 혹은 사용후 데이터를 처리할 때 종종 보게되는 error이다. 앞전에 포스팅한 numpy -> tensor, tensor -> numpy와 같이 형변환을 수행하다보면 만나는 여럿 error중 하나이다. RuntimeError: Expect...

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deeplearning, ubuntu

우분투 용량 확인

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우분투 환경에서 잔여 저장공간을 확인하는 command를 포스팅한다.

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linux

linux 파일 압축, 압축풀기 command

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리눅스 시스템을 경험한적 없던 당시 ubuntu를 처음 접하고 tar라는 확장자를 보며 당황했던 기억이 있습니다.

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conda env, yaml

가상환경

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코드를 클론해서 사용하다 보면 환경설정을 해주어야한다. 하지만 기존의 나의 로컬 환경과 맞지 않을 경우 환경을 바꿔주는데, 이럴때 쓰는것이 가상환경이다.

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딥러닝환경설정

wget,curl을 통해 다운로드

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클라우드를 통해 gpu를 사용할 일이 생겼는데 그 곳에 데이터, 환경설정 등 여러일을 해줘야한다. 그 중에서 나의 데이터를 클라우드 컴퓨터 상에 전달을 해야하는데 이를 구글 드라이브를 통해 데이터를 옮기는것이 가장 보편적이기에 포스팅해본다.

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에러

에러해결-OMP:Error

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OMP: Error #15: Initializing libiomp5.dylib, but found libiomp5.dylib already initialized. OMP: Hint: This means that multiple copies of the OpenMP runtime h...

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