train_detector()에서 오류가 납니다ㅜㅠ

음, 그렇군요.

확인해 보니 mmdetection 패키지에서 내부 변경이 있었나 보군요.

일단 이걸 bug fix로 수정할지 좀 더 지켜봐야 할 것 같습니다. 오류를 수정하려면 config 설정에

cfg.device='cuda'

를 추가하면 됩니다. 아래의 cfg 설정에서 맨 마지막과 같이 추가 하시면 됩니다.

좋은 정보 감사합니다.

# dataset에 대한 환경 파라미터 수정. 
cfg.dataset_type = 'PetDataset'
cfg.data_root = '/content/data/'

# train, val, test dataset에 대한 type, data_root, ann_file, img_prefix 환경 파라미터 수정. 
cfg.data.train.type = 'PetDataset'
cfg.data.train.data_root = '/content/data/'
cfg.data.train.ann_file = 'train.txt'
cfg.data.train.img_prefix = 'images'

cfg.data.val.type = 'PetDataset'
cfg.data.val.data_root = '/content/data/'
cfg.data.val.ann_file = 'val.txt'
cfg.data.val.img_prefix = 'images'

# class의 갯수 수정. 
cfg.model.roi_head.bbox_head.num_classes = 37
# pretrained 모델
cfg.load_from = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'

# 학습 weight 파일로 로그를 저장하기 위한 디렉토리로 구글 Drive 설정. 
cfg.work_dir = '/mydrive/pet_work_dir'

# 학습율 변경 환경 파라미터 설정. 
cfg.optimizer.lr = 0.02 / 8
cfg.lr_config.warmup = None
cfg.log_config.interval = 5

cfg.runner.max_epochs = 5

# 평가 metric 설정. 
cfg.evaluation.metric = 'mAP'
# 평가 metric 수행할 epoch interval 설정. 
cfg.evaluation.interval = 5
# 학습 iteration시마다 모델을 저장할 epoch interval 설정. 
cfg.checkpoint_config.interval = 5

# 학습 시 Batch size 설정(단일 GPU 별 Batch size로 설정됨)
cfg.data.samples_per_gpu = 4

cfg.device='cuda'

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train_detector()에서 "AttributeError: 'ConfigDict' object has no attribute 'device'" 이런 오류가 나는데