인공능지 & 머선러닝7 Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize. Tensorflow-gpu 2.1.0 버전을 설치해서 사용하려고 하는데 Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize. 라고 뜨면서 코드를 실행할 수 없었음. Tensorflow는 Pytorch와 달리 CUDA와 cuDNN 버전에 매우 민감하다. 그렇기 때문에 이를 관리 해주어야 하는데, 버전이 달라질 때 마다 위 둘을 다시 설치하는 작업은 매우 번거로운 일이다. 그래서 이러한 관리를 편하게 하는데는 두 가지 방법이 있다. 1. Docker 사용 Tensorflow에서 공식적으로 각 버전에 대한 컨테이너를 배포하므로 이를 다운 받아 사용하면 가장 속이 편하다.. 2021. 8. 17. [PyTorch] ModuleNotFoundError: No module named 'dateutil' ModuleNotFoundError: No module named 'dateutil' pip install python-dateutil (pip3 install python-dateutil) 2021. 2. 1. DPSNet Abstract 고전적인 plane sweep algorithm과 deep learning을 결합해 우수한 depth reconstruction결과를 보여주는 MVS 방법 Cost volume을 구할때 differentiable warping process를 이용해 network안에서 end-to-end로 training을 할 수 있도록 함 Cost volume에 대한 context-aware cost aggregation수행해 cost volume으로 부터 dense depth map이 regressing될 수 있도록 함(unreliable한 matching 때문에 발생하는 영향을 regularization 즉 완화함) Plane sweep algorithm (geometry 분야에서) Plane별로 .. 2020. 12. 11. 강화학습 기본정리 MDP (Markov Decision Process) RL이 적용되는 environment를 modeling한 것 현재 상태만이 다음 상태에 영향을 주는 Markov property(memory less property)를 가짐 MDP의 구성요소 ----- MP (Markov Process) ----- State (s): 상태 State transition probability (P): state에서 다음 state로 이동할때 어떤 state로 이동하게 될지 나타내는 확률 Episode: 종단 state가 있을때 시작 state에서 종단 state까지 가는데 가능한 시나리오 ----- MRP (Markov Reward Process) ----- Reward (R.. 2020. 12. 7. Caffe CPU version 설치 및 에러해결 gflags.h를 찾지 못하는 에러 fatal error: gflags/gflags.h:No such file or directory wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip unzip master.zip cd gflags-master mkdir build && cd build export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1 make sudo make install logging.h를 찾지 못하는 에러 fatal error: glog/logging.h: 그런 파일이나 디렉터리가 없습니다 sudo apt-get install libgoogle-glog-dev cblas.h를 찾지 못하는 에러.. 2020. 11. 26. [딥러닝 모델 경량화] MobileNet, ShuffleNe MobileNet 기존 convolution을 depthwise separable convolution(group convolution)이후 pointwise convolution을 수행하는 것으로 쪼개어 수행함으로써 연산량과 모델 사이즈를 동시에 감소시키는 방법 연산량 감소의 이유 gaussian37.github.io/dl-concept-dwsconv/ 모델사이즈 감소의 이유 기존 convolution에서 3x3x3 kernel을 3번 수행한다고 하면 3x3x3x3 = 81개의 파라미터를 필요로하지만 여기서는 3x3x1사이즈의 depthwise convolution 3개 + 1x1x3사이즈의 pointwise convolution 1개 = 36개를 필요로하기 때문에 모델 사이즈가 감소 문제점 기존 co.. 2020. 10. 16. Caffe control 1. Control thebeautifulfuture.tistory.com/entry/caffe-consol-train-graph caffe console command train graph Command Line : http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html ** 카페 학습 시작 caffe train --solver=./solver.prototxt ** GPU 설정 caffe train --solver=./solver.prototxt --gpu 0 ** 학습을.. thebeautifulfuture.tistory.com 2. Plot shareithw.blogspot.com/2017/12/caffe-plottraininglogpy-caffe.ht.. 2020. 10. 10. 이전 1 다음
