에포크 5에서 오류가 발생합니다. AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-19-00485008cd01> in <cell line: 0>() 13 #config.save_freq = eval;config.map_freq = 5 14 # 1 epoch시마다 P100에서 약 3분30초 걸림. 적절한 epochs 수 설정 필요. ---> 15 model.fit( 16 get_dataset(True, config), 17 epochs=15, 5 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/numpy/__init__.py in __getattr__(attr) 322 def _sanity_check(): 323 """ --> 324 Quick sanity checks for common bugs caused by environment. 325 There are some cases e.g. with wrong BLAS ABI that cause wrong 326 results under specific runtime conditions that are not necessarily AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'. `np.float` was a deprecated alias for the builtin `float`. To avoid this error in existing code, use `float` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.float64` here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecation s
optimizer.zero_grad() 를 호출하여 모델 매개변수의 변화도를 재설정합니다. 기본적으로 변화도는 더해지기(add up) 때문에 중복 계산을 막기 위해 반복할 때마다 명시적으로 0으로 설정합니다. 파이토치 한국어 커뮤니티에서 봤었던 내용이랑 너무 헷갈려서 질문 드립니다. 강사님이 6:00 시작부터 왜 zero_grad()를 사용하는지 설명하시는 부분에서 새로운 출력값에 대한 오차값의 편미분이 누적해서 "곱"해지는 것 처럼 설명해주시는데 , 제가 이해한 바로는 기울기가 이전 반복의 기울기에 "더해지는 것"으로 알고 있거든요 제가 잘못 이해하고 있는 것인지 궁금합니다. 아래가 제가 이해하고있는 과정입니다.(기울기 초기화를 하지 않을시 Pytorch의 누적 과정)
[AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch
강사님께서 마지막 부분에서 jupyter notebook으로 style_loss을 출력하실 때 jupyter를 재시작 하셨는데, 혹시 재시작한 이유가 있을까요? 저도 재시작을 하지 않고 코드를 실행하면 아무것도 출력이 안되다가, 재시작하고 모든 코드를 재실행하니, 출력이 되어서 질문드립니다.
안녕하세요. 말씀하신대로 cd 디렉토리명 입력하고 code . 입력하면 code 는 내부 또는 외부명렬 실행할수 있는 프로그램 또는 배치 파일이 아닙니다 라고 나옵니다. 또 spyder 에서 001 cart visualize 를 실행해봤는데 No module named 'gymnaisum' 이 나옵니다. pip install gymnasium 은 해놓은 상태이고 gym 이 설치되있는것까지 확인했습니다. 어떻게 해결하면 될까요? 감사합니다.
# 아래를 수행하기 전에 kernel을 restart 해야 함. from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import mmcv /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn( --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-635200d92710> in <cell line: 0>() 1 # 아래를 수행하기 전에 kernel을 restart 해야 함. ----> 2 from mmdet.apis import init_detector, inference_detector 3 import mmcv 5 frames /usr/lib/python3.11/importlib/__init__.py in import_module(name, package) 124 break 125 level += 1 --> 126 return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) 127 128 ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory --------------------------------------------------------------------------- NOTE: If your import is failing due to a missing package, you can manually install dependencies using either !pip or !apt. To view examples of installing some common dependencies, click the "Open Examples" button below. --------------------------------------------------------------------------- mmdetection 임포트 문제발생합니다.
안녕하세요 강의 정말 잘 듣고있습니다! 다름이 아니라 기존에는 잘 작동되었던 mmdetection 다운이 갑자기 안되서 말씀드립니다. 열심히 구글링해봤는데 안나와서 여기에 올려봅니다. torch와 torchvision 설치시에 error가 발생합니다. 여기서 발생하는 error는 pip depency에러가 아닙니다. 최종적으로 mmdet.apis 호출에 error가 발생합니다. 에러 내용은 import error로 "ImportError: libcudart.so .11.0: cannot open shared object file: No such file or directory" 이렇게 나타납니다.
- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 파이토치 실습 코드 부분 수강시 마다, 강의와 동일하게 torch.FloatTensor 메서드를 쓰는데도 강의에서 나오는 출력값 : tensor([2.1218e+28, 1.8070e+29, -4.3554e+28]) 실제 출력값 : tensor([0., 0., 0.]) 계속 위와 같은 결과가 나옵니다. 타 웹페이지를 검색해봐도 나오지 않아, 원인 및 조치방법 문의드립니다.
- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하십니까? 선생님 강의를 여러개 꾸준히 듣고 있는 학생입니다. 처음하는 딥러닝과 파이토치 강의를 들으며 강의자료에 필기를 하고 싶은데 다운로드가 불가능하여 학습에 조금 불편함을 느끼고 있습니다. 드라이브 강의자료 다운로드 권한을 구매자에 한에 풀어주실순 없으실까요?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 교수님. 강의 정말 잘 듣고있습니다. 교수님의 fast api를 듣고싶은 수강생인데 환경때문에 어디다가 질문해야할지 고민하다가 여기다가라도 써봅니다.(죄송합니다.) 저는 인공지능을 활용해 제가 원하는 앱, 웹을 만들고 싶은 꿈을 가지고 교수님 강의를 들으며 공부하고 있습니다. 그러던 중 여기까지 오게 되었고(머신러닝 완벽 가이드 -> cnn -> object detection) 다음 강의로 fast api 강의를 듣고자 합니다. 여기서 질문을 드리겠습니다. 제가 현재 군인으로 사지방에서 공부를 진행하는데 github의 codespace 환경만으로도 수행하는데 문제는 없을까요? sql, html에 대해서는 아직 공부를 안해봤는데 어느정도의 지식을 알아야 할까요?
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 종합실습에서 모델을 만들고 돌린 후에 모델 평가 코드를 실행했습니다. 다른 지표는 이전 실습(강의)에서 했던 것과 비슷하게 나왔습니다. 하지만 MAPE 지표는 엄청 큰 값이 나왔습니다. 예) MAPE : 352267848908800.0 혹시 몰라서 참조답안 코드도 전체 실행하고 MAPE 지표를 확인했고 마찬가지로 ( MAPE : 380158091460608.0 ) 엄청 큰 값이 나왔습니다. 왜 이렇게 큰 값이 나온 걸까요? chat한테 물어보니까 다음과 같은 답변을 받았습니다. MAPE 값이 매우 큰 것은 비정상적입니다. 일반적으로 MAPE는 100% 미만의 값을 가집니다. 이렇게 큰 MAPE 값은 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다: 실제값 중 0 또는 0에 매우 가까운 값이 있어 분모가 극히 작아진 경우 데이터 스케일링 문제로 인해 예측값과 실제값의 차이가 극단적으로 큰 경우 계산 과정에서의 오류 이러한 MAPE 값은 신뢰할 수 없으며, 데이터나 모델에 문제가 있을 가능성이 높습니다. MSE와 MAE는 상대적으로 합리적인 값을 보이고 있으므로, MAPE 계산 과정이나 데이터를 재검토해볼 필요가 있습니다.
안녕하세요. 설명을 너무 잘해주셔서 Transformer에 대한 이해도가 높아졌습니다. 감사합니다. 강의 중 이해안되는 부분이 있어 질문드립니다. "Char Level GPT 만들기"강의 중 MaskedMultiheadAttention 클래스 선언 부분의 attention 객체 만드는 부분의 매개변수가 이해가 안갑니다. Class MaskedMultiheadAttention(nn.Module): def init(self, embed_dim, num_heads): ... self.attentions = nn.ModuleList([MaskedSelfAttention(attention_dim, attention_dim) for in range(num_heads)] ... 위에 attention 객체 생성할 때 입력단자로 attention_dim이 들어가게 되는데 embed_dim 이 들어가야 하는게 아닐까요? 선택사항이라고 하기에는 TrnsformerDecoderBlock 클래스 선언한 걸 보면 layer_norm1을 emed_dim으로 설정해서 그래도 맞지 않는 것 같아서요. 답변 부탁드릴게요!
