AI&ML11 conda 환경에서 모듈 설치 순서 환경 설치할 때 항상 싸우게 된다 numpy 같은 모듈이 버전 차이에 따라 생각보다 많이 치명적인 듯 함. 1. conda 환경 만들기 conda create -n yolo_env python=3.7 //내가 사용하려는 yolo 가 python 3.7.9 를 필요로 한다. 2. requirements.txt install gitclone 해서 코드를 받았다면 model 속의 requirements.txt에 나와있는 패키지들의 버전을 맞춰야 한다. 물론 하나하나 다운받아주어도 괜찮지만..! //이렇게..? 더보기 ________________________________________________ 실행하고자 하는 코드를 실행시켜보면 다음과 같이 에러가 뜸: ModuleNotFoundError: No mo.. 2023. 7. 28. pytorch cuda 설치 cuda toolkit과 pytorch version이 맞지 않은 것이다. (서로 호환이 되지 않는다는 말이다.) cuda랑 일주일동안 싸웠다. 진짜 별게 아닌데... 좀 오래 싸웠다. 일주일동안 안됐던 이유 (예상) : 1. 설치 순서를 지키지 않았다. - cuda toolkit을 먼저 깔고 cudnn을 깔아주어야 cudnn의 버전이 자동으로 지정되어 설치되는 느낌? 2. 패키지 전체를 다운로드 받은 것이 아닌, 모듈 하나 하나 다운 받아서 버전이 서로 호환되지 않았던 것 같다. 3. toolkit 설치할 때 버전을 지정해주지 않고 다운로드한 것이 문제의 시작이었던 것 같다. 순서: cuda toolkit - cudnn - pytorch cuda toolkit conda install -c "nvidi.. 2023. 4. 5. [논문리뷰] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (YOLOv1) 도움을 받은 블로그: https://velog.io/@minkyu4506/YOLO-v1-%EB%A6%AC%EB%B7%B0-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EA%B5%AC%ED%98%84tensorflow2#%ED%9B%88%EB%A0%A8 [논문리뷰] YOLO v1 리뷰 + 코드 구현(TensorFlow2) 안녕하세요. 밍기뉴와제제입니다. 오늘은 YOLO v1에 관한 리뷰를 하고 코드 구현한걸 설명해 드리고자 합니다. velog.io 2023. 2. 22. Loss Function에 대하여 인공지능을 설게하는 데 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 Loss function이다. - 정의: Loss function은 신경망의 예측 결과값이 바람직한 출력(ground truth 값)으로부터 얼마나 '동떨어졌는지'를 측정하는 수단이다. loss 값이 클수록 모델의 정확도가 낮다는 뜻이고, loss 값이 작으면 모델의 정확도가 높다는 뜻이다. loss 값이 클수록 정확도를 개선하기 위해 모델을 더 많이 학습시켜야 한다. - 목적: Optimization. 오차 계산을 통해 파라미터 값 조정을 통해 모델을 최적화 시키기 위함이다. 즉, loss 값이 최소가 되게 하는 최적의 파라미터(가중치) 찾기! 대표적인 최적화 기법: 배치 경사 하강법, 확률적 경사 하강법, 미니배치 경사 하강법 등 - 특.. 2023. 2. 21. 이전 1 2 3 다음
