인프런 커뮤니티 질문&답변
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https://github.com/chulminkw/DLCV_New/blob/main/faster_rcnn/runpod/mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb
안녕하세요 수업이 매우 유익하여 잘 듣고 있습니다. kitty데이터를 이용하여 mmcv를 연습하는 깃허브 코드에서는 mmcv 설치코드가 따로 되어있지 않습니다. 캐글 코드에 있는 mmcv설치 코드를 붙여넣어봤지만 오류가 나서 여쭤봅니다 . ㅠㅠ
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안녕하십니까, 잘 듣고 계시다니 저도 기분이 좋군요.
runpod 환경에서 실습하실 때는 이미 제가 mmcv 및 mmdetection을 설치한 환경으로 runpod를 구성하였기 때문에 mmcv 및 mmdetection을 따로 설치하실 필요가 없습니다. 강의 영상에 mmcv와 mmdetection 설치 영상을 무시하시고 실습을 수행하시면 됩니다.
섹션 5의 Runpod로 실습코드 업로드 및 Faster-RCNN Pretrained 모델로 Inference 실행 - 01 을 다시 한번 들어보시면 어떨까 싶습니다.
감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 박세연님.
MMDetection과 MMCV를 설치하는 과정에서의 문제, 특히 CUDA 및 PyTorch의 버전 충돌 문제는 종종 발생할 수 있습니다. MMDetection은 특정 버전의 PyTorch 및 CUDA와 호환성이 중요하기 때문에, 정확한 버전 관리가 필수적입니다.
먼저, 이미 설치된 PyTorch와 CUDA의 버전과 호환되는 MMCV 버전을 확인하는 것이 중요합니다. Kaggle 노트북에 있는 코드를 활용할 때는 설치 명령어의 CUDA 및 PyTorch 버전을 자신이 사용하는 환경과 맞추어 설치하는 것이 오류를 줄일 수 있습니다.
다음과 같은 게시글들이 도움이 될 수 있습니다:
MMDETECTION 설치 및 MMCV 설치 수행 문의: 이 게시물에서는 코랩 환경에서 mmcv와 mmdetection을 설치하는 과정에 대한 정보가 제공됩니다. 동일한 과정을 다른 환경에서도 응용할 수 있습니다.
mmcv 설치 오류: 이미 설치한 버전 문제로 인한 오류 메시지와 관련한 질문을 다루고 있습니다. 기존 환경에 맞추어 버전을 조절해야 할 필요성을 강조합니다.
mmcv 설치 문의: PyTorch와 CUDA의 호환성 문제로 인해 오래 걸리지 않고도 설치하는 방법에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 각 특정 요구 사항에 맞춰 mmcv를 설치하는데 유용한 정보입니다.
이는 다른 사용자에게도 발생할 수 있는 문제이며, 여러분의 환경에 맞게 잘 조정하시면 됩니다. 이 방법으로 문제를 해결할 수 있기를 기대합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.