아리링

virtualenv 가상환경에서 개발 중 패키지 설치 오류가 발생했다.어쩔 땐 되고 어쩔 땐 안 되고.. 아주 지 맘대로 ..!! 역시나 가상환경을 끄면 설치가 되기는 했지만 그렇게 할 수는 없어 코드를 변경해주기로 했다. 사실 테스트만 할거라 GPU 메모리 사용량 줄이는건 딱히 없어도 상관없는데코드를 다 뜯어고칠 수는 없으니 간단하게 대체해보았습니다. 에러 메세지 File "/tmp/pip-build-env-l5m_dprq/overlay/lib/python3.12/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 301, in _get_build_requires self.run_setup() File "/tmp/pip-buil..

virtualenv 가상환경을 사용하고 있습니다. 여러 코드들을 돌려보다보니 xtcocotools 라이브러리를 사용하게 되었는데대충 아래와 같은 에러가 발생합니다. ModuleNotFoundError: No module named 'numpy' [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.error: subprocess-exited-with-error× Getting requirements to build wheel did not run successfully.│ exit code: 1╰─> See above for output.note: Th..

https://arxiv.org/pdf/1901.06783ㄴ 논문 커리큘럼 러닝에 관한 논문을 읽고 정리한 내용입니다.참고되시길 바랍니다. Abstract문제정의인간의 속성 분석은 중요한 과제이지만 데이터 불균형 문제가 있음기존 리샘플링 및 비용 민감 학습은 사전 지식을 요구다수 클래스 편향을 유발하여 소수 클래스 정확도를 저해제안된 방식이러한 문제를 해결하기 위해 Dynamic Curriculum Learning (DCL) 프레임워크를 제안동적으로 샘플링 전략과 손실 가중치 조절샘플링/손실 스케줄러를 통해 불균형 데이터 학습 문제 해결 및 일반화Introduction기존 방식의 한계오버/언더샘플링오버샘플링 → 소수 클래스 중복으로 과적합언더샘플링 → 다수 클래스 데이터 손실가중치 부여소수 클래스 ..

https://arxiv.org/pdf/2003.05991ㄴ 논문 원본 오토인코더를 적용해보게 되었는데, 익숙하지 않은 구조라 논문을 읽고 정리해보았습니다. 오토인코더란 무엇인지 전반적으로 훑어보고 싶어서 서베이 논문을 선택했는데.. 기본적으로 오토인코더가 무엇인지 모르는 상태로 읽어서 이해하는데 시간이 좀 걸렸습니다. 복잡한 수식은 제외하고 간략하게 어떤 개념인지 파악하는데 도움이 되는 수식만 몇 개 정리해보았습니다.정리는 저의 기준으로 이해한 내용을 작성한 것이니 참고용으로 읽어주세요 ꉂ(˶ˊᗜˋ˶) Abstact오토인코더는 신경망의 한 종류Encoder: input을 의미있는 표현으로 압축Decoder: 압축된 표현을 input과 가능한 유사하게 복원 Introduction오토인코더는 비지도 학..

지난 우분투 C++에 opencv 설치하기 편을 마무리지으며 적용은 잘 안된다고 적었었습니다.그땐 사실 C++ 사용해본 첫 날이라 언어에 익숙하지 않아 손에 아예 잡히지가 않았어요. 어찌저찌 해결은 해놓긴 했었지만...설치도 실행도 그냥 하라는대로 복붙만해서 끝낸정도랄까요 ㅎ_ㅎ 이제 조금이나마 익숙해졌기 때문에 우분투에서 cuda/opencv 사용 가능한지 알아보는 코드를 공유드립니다.제가 만든 코드를 여러 디바이스에 깔아서 실행시켜야 하다보니 환경설정 할 때 1초라도 빨리 확인하고 끝내기 위함입니다. 먼저 코드를 작성하고 있는 폴더 안에 ./vscode 폴더를 만들어 c_cpp_properties.json 파일을 만들어줍니다. 그리고 본인의 환경 설정값과 opencv 설치 경로를 입력해줍니다.o..

(참고) 개발환경- 우분투 24.04- NVIDIA GeForce RTX 4090- Driver Version: 535.230.02 - CUDA Version: 12.5- Onnx runtime gpu Version: 1.20.1 1. 문제 상황 학습완료된 분류모델 ckpt를 가져와 C++ 환경에서 인퍼런스 하던 도중 아래 에러가 발생했다.[E:onnxruntime:, sequential_executor.cc:516 ExecuteKernel] Non-zero status code returned while running Conv node. Name:'/stem/conv/Conv' Status Message: CUDA error cudaErrorUnsupportedPtxVersion:the provide..

https://github.com/usnuni/programmers GitHub - usnuni/programmers: 프로그래머스 코딩테스트프로그래머스 코딩테스트. Contribute to usnuni/programmers development by creating an account on GitHub.github.com 문제 설명사진들을 보며 추억에 젖어 있던 루는 사진별로 추억 점수를 매길려고 합니다. 사진 속에 나오는 인물의 그리움 점수를 모두 합산한 값이 해당 사진의 추억 점수가 됩니다. 예를 들어 사진 속 인물의 이름이 ["may", "kein", "kain"]이고 각 인물의 그리움 점수가 [5점, 10점, 1점]일 때 해당 사진의 추억 점수는 16(5 + 10 + 1)점이 됩니다. 다른 사진..

https://github.com/usnuni/programmers GitHub - usnuni/programmers: 프로그래머스 코딩테스트프로그래머스 코딩테스트. Contribute to usnuni/programmers development by creating an account on GitHub.github.com 문제 설명주어진 초기 코드는 변수에 데이터를 저장하고 출력하는 코드입니다. 아래와 같이 출력되도록 빈칸을 채워 코드를 완성해 주세요. 출력 예시Spring is beginning13310  문제 풀이 첫 줄은 string, 두 번째 줄은 int세 번째 줄은 "310"이라는 숫자이지만 print 문을 살펴보면 string 이라는 것을 알 수 있습니다.변수 명에서도 "string_val"..

이미 완성된 코드에서 버그를 찾아 "한 줄만" 수정하는 디버깅(Debugging) 문제입니다.  문제 설명직각삼각형이 주어졌을 때 빗변의 제곱은 다른 두 변을 각각 제곱한 것의 합과 같습니다.직각삼각형의 한 변의 길이를 나타내는 정수 a와 빗변의 길이를 나타내는 정수 c가 주어질 때, 다른 한 변의 길이의 제곱, b_square 을 출력하도록 한 줄을 수정해 코드를 완성해 주세요.   문제 풀이 (파이썬)(수정된 줄은 주석으로 표시)a = int(input())c = int(input())# b_square = c - ab_square = c**2 - a**2print(b_square) 문제 풀이 (C#/C++)#include using namespace std;int main(void) { int..

이미지 분류 모델을 학습을 할 때는 레이어를 직접 짜는 방법도 있지만,,요즘 분류 task는 성능이 거의 완벽하다 할 수 있을만큼 사전학습 모델들이 잘 나와있습니다. PyTorch의 torchvision.models 라이브러리를 사용하면 다양한 사전 학습된 분류 모델을 불러와 학습에 활용할 수 있습니다. 이번 글에서는 torchvision에서 제공하는 주요 모델들의 종류와 각 모델의 파라미터 개수를 정리해보겠습니다.    현재 저는 3개의 클래스로 구성된 정말 간단한 이미지 분류 모델을 학습해서 테스트해보고 있는데 이미지 클래스간의 차이가 명확하다보니 최대한! 가볍고! 빠르게! 인퍼런스 할 수 있는 모델은 뭐가 있을까 테스트해보고 있어요. (성능은 모두 잘 나올 것이라 확신 ㅎㅎ..) 그래서 하나둘씩 모..