J.Spin

각 CUDA 버전마다 안정적으로 지원하는 Pytrorch 버전이 있다. 나중에 에러로 해매는 것 보다 미리 확인하고 까는 것을 추천한다 :) CUDA 9.0 https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch_stable.html CUDA 9.2 https://download.pytorch.org/whl/cu92/torch_stable.html CUDA 10.0 https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html CUDA 10.1 https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html 이런식으로 url을 수정하여 들어가보면 확인할 수 있음.

코드들을 돌리다 보면 make.sh를 실행시켜 레이어를 만드는 경우가 많다. docker로 환경을 받아 왔더라도 그래픽 카드 버전과 맞지 않는 경우 아래와 같은 에러를 내는 경우가 있다. "no kernel image is available for execution on the device..." make.sh 파일을 열어보면 arch=compute_52, code=sm_52 위와 같은 코드를 볼 수 있는데 이를 아래 사이트에서 자신이 사용하고 있는 그래픽카드에 맞춰 수정하자. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus (보통 코드 전체 검색에서 'sm_' 라고 검색하면 대부분 나온다.) 예를들어 RTX2080을 사용하고 있다면 compute_75, sm_75로, Gtx 108..

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 위 링크를 통해 설치 가능. 단, Windows는 0.4.1 이후 버전만 제공하고, Cuda 버전과 맞지 않을 시, 에러가 발생할 수 있다. Docker 쓰는게 젤 편하다 ^^..

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

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..