runpod에서 jupyter notebook을 띄워 yolov3-train_incredibles.ipynb 실습 중import os, sysfrom google.colab import drivedrive.mount('/content/gdrive') 코드 실행 시 No module named 'google.colab' 이란 에러가 납니다.

- 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. 강사님 안녕하세요! 제 상황에 적합한 강의 및 공부를 선택하고 싶어서 질문드립니다,,! 현재 '개정판 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드' 강의 완강을 앞두고 있습니다! 개강이 한 달 정도 남았는지라(4학년), 공부를 더 해볼까 하는데요 첫 번째로, 저는 코딩테스트를 공부해본 적이 없습니다. 자료구조나 알고리즘은 학교에서 배웠지만 코딩테스트를 위한 공부를 해본 적이 없습니다. 기초 코딩 실력을 기르기위해 코딩테스트 공부를 할까 고민하고있습니다.(학부 취업을 원합니다. 진로는 비전쪽 희망합니다.) 두 번째로, 컴퓨터 비전 강의를 듣는 동안에 데이터 프레임을 다루는 코드나, 넘파이 배열 다루는 코드가 종종 있었습니다.(커스텀 데이터셋 변환 어려웠습니다,,) 이것에 익숙하지않아서 '개정판 파이썬 머신러닝 완벽 가이드' 이 강의를 들어야하나 고민하고있습니다.(강의에서 배우는 분류 회귀 차원축소 군집화 등은 이론으로 한차례 배웠습니다. 다만 구현해본 적은 없습니다.) 마지막으로, 졸업작품(detection, segmentation)을 만들어야하기 때문에 CNN에 대한 더 깊은 이해가 필요할 것 같아, '딥러닝 CNN 완벽 가이드(토치버전)' 이 강의를 듣는게 나은지 고민중입니다,, 로드맵을 스스로 짜지 못하고,, 강사님께 여쭙는 제 자신을 깊이 반성합니다,,스스로 로드맵을 그려보려 노력했지만, 답없는 고민의 연속이 고통스러워, 현직에 계신 강사님의 식견을 여쭙는 것이 가장 확실할 것 같아 실례를 무릅쓰고 질문드렸습니다. 바쁘시겠지만 답변 주시면 큰 힘이 될 것 같습니다. 좋은 강의 항상 감사드립니다!  

 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

안녕하세요.. 다시 또 궁금한 것이 생겼습니다.트랜스포머의 각 인코더 블럭의 출력이 디코더 블럭의 Encode-Decoder Attention 으로 들어가게 되는 것인가요? 아니면 인코더 블럭의 마지막 블럭의 출럭이 디코더 블럭의 최종 블럭으로 들어가는 것인가요?

안녕하세요.. 트랜스포머 구조에서 Encoder 블럭의 갯수와 Decoder 블럭의 갯수가 동일해야 하는 것인가요? 아니면 Encoder -Decoder Attention 부분만 갯수를 맞추어 유지되면 되는 것인지 궁금합니다.

급합니다. 완강 챌린지로 결제를 했는데, 강의 자료와 소스 코드 모두 빈 파일이 다운받아 지는게 맞나요? 압축을 풀어도 그렇네요 (정확하게는 강의 자료는 OT pdf 파일 하나 뿐입니다)좀 급한 문제라 빠르게 답변 주시면 감사하겠습니다

강의가 1강 2강...이렇게 강의 자료가 있는데 아무리 열어도 수업하는 강의와 다른데 어떻게 보는 건지요

안녕하세요.. RNN모델 설명에서, 궁금한 것이 있습니다. y_i = h_i 가 되는 것인가요?

안녕하세요 선생님.오늘도 너무나 재밌게 잘 배우고 있습니다. 감사드립니다. 현재 시간 관계상,섹션4(RCNN계열)까지 수강 후 섹션7(SSD)를 수강중입니다. 강의 내용을 누락시킨 채 질문을 드리는 것이 아니었으면 좋겠습니다.  제가 이해한 바Faster-RCNN에서RPN은 image 원본이 아닌 feature map을 입력을 받는다.RPN 내에서 Positive Anchor들에 대해서만 학습을 수행한다. 일 때 학습 시에,RPN내에서 특정 anchor의 Positive 판단이 된다면, 해당 anchor 위치에 어떤 객체 A의 GT가 IoU 기준에 부합하다는 것이 판단되어야 할텐데,RPN 내에서는 feature map 을 입력으로 받고 있으니 내부에서 A 객체의 GT와 anchor 의 IoU를 계산하기 위해선 GT(image 좌표계), anchor(feature 좌표계)를 비교해야 할 텐데 이건 너무 번거로운 일이 아닌가 생각이들었습니다. 위 내용이 틀렸다면 RPN 이전 벌써 anchor 가 존재하고(혹은 설계 가정), 매 학습 이미지가 들어올 때마다 각 anchor 의 라벨정보를 미리 구해놓은 뒤 역전파 시점에서 해당 라벨 정보를 가지고 RPN의 손실 함수 계산에 해당 라벨정보를 포함시킬 수 있겠다라고 생각을 했습니다.  하지만 이런 경우 이 anchor의 positive 처리 과정이 network 내로 들어올 수 없고 Keras 와 같은 framework 구성으로 들어와야하지 않을까 하는 생각이 들었습니다. network 에는 처리 소스코드를 넣을 수 없으니까요. (특정 구조로 가능할런지는 모르겠습니다) 질문입니다.RPN 내에서 Anchor Positive 처리가 이뤄지나요? 

안녕하세요..16강 임베딩 값 시각화 해보기에서 궁금한 것이 있습니다.버트 토크나이저와 모델을 다운로드 받을 때 다음과 같은 오류가 났는데..2026-01-12 20:46:39.930539: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:477] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR E0000 00:00:1768250800.289278 47 cuda_dnn.cc:8310] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered E0000 00:00:1768250800.409734 47 cuda_blas.cc:1418] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) AttributeError: 'MessageFactory' object has no attribute 'GetPrototype'--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) AttributeError: 'MessageFactory' object has no attribute 'GetPrototype'--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) AttributeError: 'MessageFactory' object has no attribute 'GetPrototype'--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) AttributeError: 'MessageFactory' object has no attribute 'GetPrototype'--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) AttributeError: 'MessageFactory' object has no attribute 'GetPrototype'오류는 나더라도 토크나이저와 모델은 다운로드 받은 것 같더라구요.. Embedding(30522, 768, padding_idx=0) torch.Size([30522, 768])가 출력으로 나왔으니..별 문제가 없는 것인가요? AttributeError가 계속난 것이 신경이 쓰여서요.. 강사님이 실행한 영상에서는 나타나지 않는 오류여서.확인 부탁드립니다. 

안녕하세요, 좋은 강의 항상 감사드립니다. runpod 방법으로 바뀐뒤 적용 후 학습을 해보는 과정에서 incredibles detect 실습과정에서 에러가 났다가 해결하여 제보드립니다. numpy 2.2.6버전으로 template에 깔려있어서 numpy .1.x 기준으로 컴파일된 다른 패키지가 서로 충돌이 일어나서 epoch 학습이 시작되지 않는 에러가 있었습니다. 전 깔끔하게 numpy를 삭제하고 다운그레이드한 뒤 해결하였습니다. # 수정전 # Runpod의 경우 GDrive 연결하지 않고 /workspace/ultra_workdir에 저장. !mkdir "/workspace/ultra_workdir" # 주피터 노트북에서 참조할 수 있도록 /workspace를 /content/workspace 디렉토리로 soft link 적용. !ln -s /workspace /content/workspace # 수정 후 !mkdir "/workspace/ultra_workdir" !ln -s /workspace /content/workspace !conda uninstall numpy --force -y !conda install numpy=1.26.4 -y

안녕하세요 선생님먼저 재밌게 잘 배우고 있습니다 감사합니다. opencv에 resize 방식 중 interpolation 옵션이 존재하던데 기본 옵션을 주로 사용하시나요?어떤 resize보간법을 주로 사용하시는지 궁금하고 경험적인 이유가 있다면 알고 싶습니다. 오늘 딥러닝 컴퓨터 비전 가이드도 수강을 시작할텐데 무척이나 기대가 됩니다! 감사드립니다.

저는 강사님의 refer & earn 주소로 runpod.io 사이트 열고, 영상에 나온 팝업창 누르고 구글 계정으로가입하고 10달러 결제까진 순조롭게 되었습니다....만5달러는 안들어왔고 딱 결제한만큼 10달러만 있네요! 다른 분들은 어떻게... 추가로 5달러 받으셨는지 궁금합니다.

안녕하세요! 강의 정말 잘 듣고 있습니당!! 인공지능 연구원을 꿈꾸는 코딩 초보 고등학생입니다!!코랩에서 파이토치를 이용해 최적화 코딩하는 단계import torch import torch.nn as nn import mlp import utils import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D에서 자꾸--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-3238716847.py in <cell line: 0>() 2 import torch.nn as nn 3 ----> 4 import mlp 5 import utils 6 import matplotlib.pyplot as plt ModuleNotFoundError: No module named 'mlp' --------------------------------------------------------------------------- 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. ---------------------------------------------------------------------------이런 오류가 뜨는데 무슨 문제일까요??ㅠㅠ

안녕하세요.현재 회사 사무실에서 강의듣고 있는데,일부 폐쇄망입니다.그래서 Colab에서 실습 시 업로드 할 경우아래 에러가 발생합니다. colab말고 다른방법은 없겟죠?A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed.

강사님께서 진행하시는 머신러닝 완벽 가이드를 Evaluation까지 수강 하였습니다.(딥러닝 강의 수강을 위한 권장 사전 지식) 현재 Evaluation까지의 모든 코드를 읽고 어떤 기능인지 해석까지 가능한 상태입니다. 딥러닝 강의 수강을 위해서 이정도면 넘어가도 될까요? 숙련도를 갖추기 위해서는 코드를 직접 작성도 해봐야 하는데 그 정도 숙련도가 딥러닝을 위해 필요할지, 시간 낭비일지 질문드립니다.

타임아웃 에러 때문에 마지막 실습이 어렵습니다.==((====))== Unsloth 2026.1.2: Fast Llama patching. Transformers: 4.57.3. \\ /| Tesla T4. Num GPUs = 1. Max memory: 14.741 GB. Platform: Linux. O^O/ \_/ \ Torch: 2.9.0+cu126. CUDA: 7.5. CUDA Toolkit: 12.6. Triton: 3.5.0 \ / Bfloat16 = FALSE. FA [Xformers = None. FA2 = False] "-____-" Free license: http://github.com/unslothai/unsloth Unsloth: Fast downloading is enabled - ignore downloading bars which are red colored! --------------------------------------------------------------------------- TimeoutError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1173 try: -> 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: 6 frames/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in wrapper(*args, **kwargs) 774 elif effective_backend == "process": --> 775 return _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, 776 start_method=start_method, kill_grace=kill_grace) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, start_method, kill_grace) 701 proc.join() --> 702 raise TimeoutError(f"Timed out after {seconds:g}s") 703 except KeyboardInterrupt: TimeoutError: Timed out after 120s During handling of the above exception, another exception occurred: TimeoutError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-2933263888.py in <cell line: 0>() 4 5 # ✅ STEP 1: 모델 및 토크나이저 로딩 (Unsloth LLaMA 3.1 8B 기준) ----> 6 model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( 7 model_name = "unsloth/Meta-Llama-3.1-8B", 8 max_seq_length = 2048, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/loader.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, load_in_8bit, load_in_16bit, full_finetuning, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, trust_remote_code, use_gradient_checkpointing, resize_model_vocab, revision, use_exact_model_name, offload_embedding, float32_mixed_precision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, qat_scheme, load_in_fp8, unsloth_tiled_mlp, *args, **kwargs) 582 load_in_8bit_kwargs = False 583 --> 584 model, tokenizer = dispatch_model.from_pretrained( 585 model_name = model_name, 586 max_seq_length = max_seq_length, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/llama.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, model_patcher, tokenizer_name, trust_remote_code, revision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, unsloth_vllm_standby, num_labels, qat_scheme, **kwargs) 2202 model_patcher.pre_patch() 2203 # For debugging - we use a download counter to see if environments are not breaking or if HF is down -> 2204 get_statistics(kwargs.get("local_files_only", False)) 2205 2206 if dtype is None: /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in get_statistics(local_files_only) 1212 disable_progress_bars() 1213 disabled = True -> 1214 _get_statistics(None) 1215 _get_statistics("repeat", force_download = False) 1216 total_memory = ( /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: -> 1176 raise TimeoutError( 1177 "Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :(\n" 1178 "Check https://status.huggingface.co/ for more details.\n" TimeoutError: Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :( Check https://status.huggingface.co/ for more details. As a temporary measure, use modelscope with the same model name ie: ``` pip install modelscope import os; os.environ['UNSLOTH_USE_MODELSCOPE'] = '1' from unsloth import FastLanguageModel model = FastLanguageModel.from_pretrained('unsloth/gpt-oss-20b') ```해결 방법이 있을까요? 강사님... 

15:03 부분에서 강의 장표에 나와있는 L2 Regularization 하고 L2 Regularization 이 순서가 올바르지 않은 것 같아요.. L1 Regularization 이 고차원 데이터와 희소 데이터를 다룰 때 유용한 거 아닌가요..?

130강 끝날 즈음에 다음 섹션이 아니라 length_penalty에 대한 설명을 해주신다고 하셨는데 없는 것 같습니다!

강사님 화면자료 교안으로 받아볼수있을가요?