본문 바로가기

연구4

CUDA 호환성 확인 및 설치 방법 (총정리) 본디 연구에서 환경 설정이 가장 어렵다는 말은 들어왔지만... 정말 쉽지 않다.따라서 CUDA 환경 구축에 있었던 어려움을 모두 해소해줄 통합 CUDA 설치 방법을 작성해보고자 한다!계속 업데이트 해나갈 생각이다. 해당 글은 Nvidia driver는 이미 설치되어 있는 상황을 가정하고 진행된다. 마지막 업데이트 일시: 2024년 7월 16일   준비 과정설치 전 나의 환경 세팅에 대해 알아가야 한다.나의 GPU 정보 얻기: 모델 명, driver 정보 등Driver 정보에 따른 사용 가능한 CUDA 탐색https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-major-component-versionsGPU capability에 따.. 2024. 7. 16.
[Error] Jupyter notebook 이미지 출력 시 색 반전 문제 PyCharm 환경에서 imshow를 한 결과, RGB 전환을 했음에도 불구하고 색이 반전되어 나오는 현상이 있었다. 문제 상황 PyCharm 환경 Jupyter Notebook 커널 Python 3 cv2의 imshow 사용 아무리 검색해도 나와 같은 문제가 발생한 경우가 없어 반 포기 상태였는데... 우연히 해결되었다. 해결 방법은 매우 간단했다. 나는 PyCharm dark 테마를 사용하고 있었는데, dark 테마로 인해서 이미지 출력에 문제가 생겼던 것 같다. light 테마로 변경해주고, 해당 셀을 다시 실행하여 출력 결과를 보니 정상적으로 RGB 이미지가 출력되었다. 해결 방법 1. PyCharm 설정 PyCharm 설정에 들어가준다. 우측 상단의 설정 버튼을 클릭하면 된다. 2. Theme .. 2024. 2. 22.
Zero-Shot image 출력 연구는 PyCharm에서 진행하고 있는 중이다. CoLab, CLion 등 시도해봤지만 PyCharm이 가장 나은 것 같아서 PyCharm으로 계속 수행하기로 결정했다. Dataset와 Dataloader 부분의 코드를 작성했다. 프로젝트의 구조는 아래 사진과 같다. Install package 필요한 package를 설치해준다. 가상환경에서 진행을 하고 있어서 대부분의 패키지는 설치되어 있지 않다. 아래 코드를 돌리는데 필요한 package만 일단 적어두었다. # Terminal pip install opencv-python pip install seaborn Environmental setup import os import cv2 import torch import numpy as np import .. 2024. 2. 21.
[Error] Jupyter notebook에서 matplotlib의 imshow 사용 시 커널 다운 현상 연구 도중에 발생한 에러... 해결하기 위해 여러 방법을 사용해보다가 드디어 해결했다. 문제가 발생한 코드 n_samples = 10 for i, (im_name, gt_classes, gt_rels, boxes) in enumerate(list(zip(dataset.filenames, dataset.gt_classes, dataset.relationships, dataset.gt_boxes))): im_path = os.path.join(dataset.images_dir, im_name) triplets = [] for r in gt_rels: triplets.append(dataset.triplet2str('{}_{}_{}'.format(gt_classes[r[0]], r[2], gt_classes[.. 2024. 2. 21.

티스토리툴바