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공부 | Study/Python 2024. 11. 29. matplotlib plt.savefig() 흰색 빈화면만 저장되는 문제 해결 아래와 같이 plt.show()에서는 잘 출력되는데 막상 저장된 이미지는 하얀색 빈 이미지만 저장되는 경우가 있다.   이 경우 아래와 같이 show를 한 다음 save 하는 순서로 코드를 작성했을 것이다.plt.show()plt.savefig() 다음과 같이 순서만 바꾸어 주면 문제 없이 저장된다.plt.savefig()plt.show()
공부 | Study/Python 2024. 9. 23. conda 환경 이주 하기 conda activate py310conda env export > py310.yaml py310.yaml 파일을 새로운 환경으로 가져와서 아래 명령어 사용하면 가상환경도 만들어지고 패키지들도 그대로 설치된다. conda env create -f py310.yamlconda activate py310
공부 | Study/AI 2024. 8. 28. ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars 위와 같은 에러가 발생할 경우 torch.tensor 를 사용하지 말고 torch.stack 을 사용하면 해결된다. # As istorch.tensor(y_pred) # To betorch.stack(y_pred, dim=0)
공부 | Study/AI 2024. 8. 20. nn.dataparallel 사용 시 유의할 점 GPU 4개가 장착되어 있는 환경에서 train #1은 GPU #0, #1에, train #2는 GPU #2, #3에 올려서 사용하고 싶었다. model = nn.DataParallel(model, device_ids = [2,3], output_device=2).to(device)이와 같이 코드 작성시 device 0에 값들이 있다면서 에러가 발생하였다. device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"이 경우 위와 같이 설정되있었던 device 역시 아래와 같이 특정 GPU로 지정을 해주어야 해당 GPU를 기본으로 사용하게된다. device = "cuda:2" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
공부 | Study/Python 2024. 8. 20. Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV) Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV) 해당 오류는 메모리에서 발생하는 오류인것 같다.데이터의  NaN값을 지우니 에러가 해결되었다. reference에 가면 더 다양한 에러 원인이 나와있다.    reference:https://jseobyun.tistory.com/155
공부 | Study/AI 2024. 7. 9. PyTorch에서 GPU setting Pytorch 버전 확인torch.__version__ CUDA 버전 확인torch.version.cuda cudnn 버전 확인torch.backends.cudnn.version() CUDA 사용 가능 확인torch.cuda.is_available() GPU 갯수 확인torch.cuda.device_count() 현재 사용 GPU 확인torch.cuda.current_device() GPU가 여러개인 경우 원하는 GPU 선택하기 nvidia-smi를 통해 GPU 정보를 볼 수 있다. device = torch.device(f'cuda:{GPUtoUse}' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')GPUtoUse 부분에 숫자를 바꾸어 몇번째 GPU를 사용할지 지정가능하다. 예..
공부 | Study/AI 2024. 7. 9. 알맞은 버전의 CUDA, Pytorch 설치하기 CUDA 버전에 따른 PyTorch 버전 확인: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/GPU Driver 버전에 따른 CUDA 버전 확인: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-major-component-versions 위 사이트에서 호환가능한 버전을 확인 후 설치를 통해 Python, Pytorch, CUDA, Driver의 버전이 모두 맞아떨어져야 정상적으로 GPU를 활용할 수 있다. CUDA를 통해 GPU가 정상적으로 사용되는지 알아보기 위해서는 아래 코드를 통해 확인 가능하다.print(torch.cuda.is_available()) 현재 GPU의 상태를..
공부 | Study/AI 2024. 5. 28. [인공지능과 딥러닝] #1 Perceptron 퍼셉트론 이 글은 의공학과 3학년 전공 수업 [인공지능과 딥러닝]을 듣고 정리한 내용입니다. 대상의 특징을 이용해 '분류'를 하는 것을 분류기라 한다. 가장 간단한 인공신경망 분류기가 퍼셉트론(perceptron)이다.우리 인간의 신경세포인 뉴런과 유사한데 한번 살펴보도록 해보자.  데이터가 각각 X1과 X2에 입력이 되면 가중치 W1과 W2가 각각 곱해진 후 더해져 step function으로 입력이 된다. 후에 임계값 이상이면 1, 아니면 0으로 step function이 출력된다. 가중치 W값들은 훈련과정에서 계속하여 업데이트 된다. Train Dataset을 입력하여 나온 값과 정답지를 비교해 가중치 W를 업데이트한 후 다시 Train Dataset을 입력하여 다시 정답지와 비교해보고 가중치를 또 업데이트..

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