딥러닝 공부방

torch 에서 xavier 가중치 초기화 기능을 제공한다. def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: torch.nn.init.xavier_uniform_(m.weight) m.bias.data.fill_(0.01)

pred와 target값을 loss function에 전달하여 loss를 계산할때 아래와 같은 오류가 발생했다. Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous loss 계산 코드를 잘못 짠게 원인이었다. def mse_loss(pred, target): loss = nn.MSELoss(pred, target) return loss 위 코드를 아래와 같이 수정하니 오류 해결! def mse_loss(pred, target): loss_func = nn.MSELoss() loss = loss_func(pred, target) return loss

wget url 를 실행하면 해당 파일을 다운로드 받는다. 하지만 나는 과거에 다운받았던 파일까지 함께 다운이 받아지는 문제가 발생했다. wget -O 파일명 url 위 명령어를 실행하면 파일명에 해당하는 파일만 다운로드 받는다.

.tgz 파일을 tar xfvz 파일명.tgz 명령어로 압축해제 하려 했더니 아래와 같은 오류가 발생했다. gzip: stdin: not in gzip format tar: Child returned status 1 tar: Error is not recoverable: exiting now .tgz 파일임에도 다른 형식으로 압축되어 있어 위 오류가 발생하는 것 같다. file 파일명.tgz 로 파일 형식을 확인하면 tar로 압축되어 있다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 아래 명령어로 압축을 해제하면 된다 tar xvf 파일명.tgz

내 경우에 unresolved reference 에러가 구글에 나와있는 방법으로 해결되지 않았다 . 뒤적뒤적 거리다가 아래 방법으로 해결. 파이참이 __init__.py 을 인식 못하지 않아, 에러가 발생하지 않았나 싶다.

패키지를 사용하려면 내가 만든 패키지를 참조할 수 있도록 명령 프롬프트 창에서 set 명령어로 PYTHONPATH 환경 변수에 디렉터리를 추가해야 합니다. C:\> set PYTHONPATH=C:/user/seonghoon C:\> python Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

if True in np.isnan(weights): print('nan') break np.isnan(x)은 x에 nan이 존재하면 nan의 index에 True, 나머지는 False를 반환한다. ex x = [nan, 1, 1] np.isnan(x) -> [True, False, False]

scp 명령어를 통해 원격 서버에 파일 or 폴더를 업로드 하거나 다운로드 할 수 있다. (1) 파일 업로드 scp 로컬파일경로 user@host:원격서버경로 (2) 디렉토리 전체 업로드시에 -r 옵션 scp -r 로컬파일경로 user@host:원격서버경로 (3) 다운로드시에 위치 반대로 scp user@host:원격서버경로 로컬파일경로

서버에서 콘다를 인식하지 못하는 에러가 발생 conda env list를 검색해도 찾을 수 없는 명령어라는 에러가 출력된다 위 명령어를 치고 재접속 하니 해결 ㅎㅎ

pytorch lightning으로 분산학습시에 오류가 발생했다. CUDA error: CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR when calling `cublasCreate(handle)` 오류 발생시 해결방법은 pytorch 버전과 cuda 버전을 맞춰줘야 한다 !@ 아래 코드를 입력하면 최신 버전 torch로 업데이트 해준다. 하하하 pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 출처 https://discuss.pytorch.org/t/cuda-error-cublas-status-internal-error..