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nvidia-driver를 설치하거나 삭제하고 재부팅할때 "Failed to start NVIDIA Persistence Daemon"라는 에러가 뜨면서 더 이상 진행이 안되는 경우가 발생한다. 이럴 때는 Alt + F2를 누르면 터미널 창으로 넘어간다. 그리고 초기 Ubuntu를 설치할때 설정한 ID, PW를 입력하면 된다. nvidia에 문제가 있는 것 같으니 관련 패키지들을 모두 삭제하고 nvidia-driver를 다시 설치한다. sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*' sudo apt-get remove --purge '^libnvidia-.*' sudo apt-get remove --purge '^cuda-.*' sudo apt install nvidia-driv..

sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*' sudo apt-get remove --purge '^libnvidia-.*' sudo apt-get remove --purge '^cuda-.*'

The speed of pytorch with cudatoolkit 11.0 is slower than cudatoolkit 10.2 · Issue #47908 · pytorch/pytorch 🐛 Bug When I update the pytorch to 1.7, the cudatoolkit is updated automaticlly to 11.0, and I find the speed of the same code is slower too much than before. So I change the version of the cudatoo... github.com 위 github issue에서 pytorch cudatoolkit 11.0이 cudatoolkit 10.2 보다 느리다는 의견(?)이 많아서..

pytorch을 설치할때 1.11+cu113, cudatoolkit=11.3 과 같이 cuda 버전을 명시해주는 경우가 있고 버전을 명시하지 않을 때는 10.2가 설치되는 것을 확인할 수 있다. 하지만 system에 설치된 cuda (보통 /usr/local에 설치된 cuda) 버전과 다름에도 정상적으로 실행되는 것을 볼 수 있다. 즉, 예를 들어서 torch의 cuda 버전은 10.2이고 system cuda 버전은 11.7 임에도 pytorch가 정상적으로 실행되는 이유에 대해서 알아보려고 한다. 1. pip 또는 conda로 pytorch를 설치하면 자체적으로 cuda library 복사본을 제공하고 system cuda는 보지 않는다. (시스템에 cuda를 설치할 필요가 없다고함) 단, 호환에 맞..

Ubuntu 18.04 기준 CUDA를 설치하기 전 다음을 진행한다. sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda* sudo apt remove --autoremove nvidia-* sudo apt remove --autoremove nvidia-cuda-toolkit sudo apt update sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update 정상적으로 진행이 되었다면 원하는 CUDA 버전을 아래에서 다운받는다. CUDA Toolkit Archive Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer driver..

apex를 install하기 전 확인해야할 것은 /usr/local/에 있는 CUDA 버전과 cudatoolkit 버전과 동일해야한다는 것이다. (cudatoolkit이 없을 경우 10.2라고 생각하면 됨) 만약 CUDA 버전을 다른 버전으로 install 해야한다면 CUDA Install를 보고 진행하면 된다. 버전을 동일하게 맞춰주었다면 이후부터는 apex github에 나와있듯이 다음과 같이 입력하여 install하면 된다. * pytorch 1.9.0까지 지원하는 듯 하다. * NVIDIA Driver는 설치할 CUDA 버전 이상의 버전이 설치되어있어야한다. git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex pip install -v --disable-pip-..

우선 Docker 홈페이지에서 Docker Desktop 설치한다. Developers - Docker Developer productivity tools and a local Kubernetes environment. www.docker.com 다음과 같이 docker pull "이미지 이름:태그" 형식으로 커맨드를 입력하면 해당 이미지를 다운받을 수 있다. docker pull mysql:8 다운 받은 이미지는 다음과 같은 커맨드를 입력하여 확인할 수 있다. docker images 컨테이너를 만들려면 docker run "이미지 이름:태그" 형식으로 커맨드를 입력하면 되는데 예시로는 다음과 같다. docker run --name mysql_sample -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123..

background를 blur 처리한 이미지를 사용하려고 한다면 다음과 같은 코드를 사용하면 된다. img = cv2.imread(img_path) box = # -- background blur_bg = cv2.blur(img, (h, w)) mask1 = np.zeros((h, w, 3), np.uint8) mask2 = np.ones((h, w, 3), np.uint8) * 255 cv2.fillPoly(mask1, box, (255, 255, 255)) # -- indexing img_idx = np.where(mask1 == mask2) bg_idx = np.where(mask1 != mask2) # -- fill box res = np.zeros((h, w, 3), np.int64) res[i..

list 형식으로된 string을 json.loads()로 list를 return 할 수 있다. 하지만 주의해야할 점은 list 형식으로 된 string 안에 들어간 요소들의 따옴표가 ""로 이루어져야한다. 이게 무슨 말이냐 하면 예를 들어서 다음과 같이 ''로 이루어진 list를 string으로 변환하고 json.loads()의 인자값으로 넘기면 error가 발생한다. ['B', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I', 'I'..

Pull Request(PR)를 했는데 까먹고 수정을 안 했다면 다음과 같이하면 이전에 올린 PR이 수정된다. 추가로 수정한 파일 git add git commit --amend git push -f origin branch-name 터미널에서 push 명령어를 입력하면 마지막에 과정이 하나 더 나오는데 ":wq"로 닫으면 된다.