깜태

원인은 torch.view 에서 생기는 에러로 나의 경우는 .cuda()를 이용해 GPU 사용시 문제가 생겼다 해결방법 x.view(-1, ) -> x.contiguous().view(-1, )로 진행하면 해결된다

에러명은 아래와 같았다. RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [64, 4]], which is output 0 of SoftmaxBackward, is at version 64; expected version 0 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True). 원인을 자세히 보면, inplace opera..

model.load_weights(path) 를 했을 때 생기는 에러로 에러명은 다음과 같이 나온다. 'str' object has no attribute 'decode' 원인 : 나의 경우는 h5py 버전이 3.1.0이였다 해결방법 : 2.10.0 버전으로 변경하면 된다. pip install h5py==2.10.0

1. 이미지를 읽어오는 시간이 느려서 thread를 이용해 동시성을 증가시켰습니다. ( thread가 데이터 개수만큼 생기니 발열 주의 ) 2. 데이터셋마다 평균 표준편차의 값이 다를 수 있으니, np.arange부분의 x축 설정을 주의하셔야합니다. import cv2 import numpy as np import glob import argparse import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats from threading import Thread parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', help='input your dataset folder') args = parser.pa..

파이썬 기준입니다 import cv2 import numpy as np import glob path = '/path/your/input' # 경로 입력 exts = ['.jpg, '.png', '.jpeg', '.bmp'] # 확장자명 입력 data_list = [] for ext in exts: data_list+=glob.glob(path+'/*'+ext) img_norm = list() img_std = list() for data in data_list: img = cv2.imread(data, cv2.IMREAD_COLOR).astype(np.float32)/255.0 if len(img.shape)

TF Model Save tf.saved_model.save(model, path) — Keras Output path/saved_model.pb path/assets path/variables variables.data-00000-of-00001 variables.index model.save_weights(path) path 내 variables (Weights) 만 변경하는 방식 Output variables.data variables.index TF Model Load tf.saved_model.load(path) — Keras pb 파일 불러올 때 쓴다 model.load_weights(path) model 의 weight 값을 불러올 때 쓴다 variables.data → saved_model..