J.Spin

이유를 알 수 없다.. 차라리 명확한 에러가 났으면 좋겠다.. 정말 끔찍하다... 디버깅과 테스트를 거치면서 여러 해결 방안을 찾을때마다 모아두려고 한다.. 해결 될수도, 안될수도... ㅠㅠ · RuntimeError: CUDA out of memory GPU 메모리가 부족해서 생기는 에러. $ nvidia-smi -l 1 을 통해 모델을 돌릴 때 실시간으로 GPU 메모리가 어떻게 변하는지 확인해보고 배치 사이즈를 줄이던지 등의 해결을 봐야한다. · cuDNN error: CUDNN_status_mapping_error torch.backends.cudnn.enabled = False 위 코드를 추가해주었을 때, 해결이 되었다는 의견이 다수 있었다. · cuDNN error: CUDNN_STATUS_EX..

ubuntu 18.04 RTX 2080 cuda 9.2 cudnn 7.6.4 pytorch 1.3.0 nvcc fatal unsupported gpu architecture 'compute_75' 에러 발생... 아래와 같이 nvcc compiler가 더 낮은 버전의 compute capability를 사용하도록 임의로 조정해주면 해결 된다. export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0" 출처 : https://github.com/torch/torch7/issues/1190

Cuda Remove sudo apt-get --purge remove 'cuda*' sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*' /usr/local/ 폴더에 cuda 폴더가 남아있으면 지워주자 cuda든 cuda_9.x 든 뭐든 몽땅! CUDA 설치 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 깔고자 하는 버전을 선택하여 .run file 다운로드 빨간 글씨는 버전에 맞게 수정하여 실행 cd ~/Downloads/ sudo mv cuda_10.0*.* ~/ sudo chmod +x cuda_10.0*.* ./cuda_10.0.176_384.81_linux.run --override EULA License에서는 그래픽드라이버는 설치하..

nvcc --version 혹은 /usr/local/cuda/bin/nvcc --version 혹은 cat /usr/local/cuda/version.txt​

YOLO 는 You Only Live Once 가 아닌 You Only Look Once, 즉, 이미지를 한 번 보는 것 만으로 Object의 종류와 위치를 추측하는 딥러닝 (Deep Learning) 기반의 물체인식 (Object Detection) 알고리즘을 뜻한다. Single Convolutional Network -> Multiple Bounding Box 에 대한 Class Probability 계산 하나의 Convolutional Network를 통해 여러개의 경계박스(bounding box)에 대한 class probability를 계산하는 방식. 1-stage detector로서 간단한 처리과정으로 다른 딥러닝 알고리즘에 비해 속도가 매우 빠르며, 높은 mAP (mean Average P..