DetailVIew 및 ListView 에서 as_view() 할때 model, template_name_field, template_name 등등 상속으로 받은 클래스 변수를 초기화 해줍니다. 여기서 질문은 제가 클래스를 만들어 위 내용에 동일한 클래스 변수 생성하여 다중 상속하고 classmethod를 선언하여 메소드에 상속 된 변수를 선언할려고 하는데 코어에 as_view() 처럼 무엇이 상속되었는지 표시가 나오지 않습니다. 해당 내용에 대한 해결 방법에 대해 질문드립니다. 아래 내용은 스크린샷 입니다. 코어에서 as_view() 제가 만든 함수
안녕하세요! 로드맵 강의를 수강하고 현재 게임을 직접 만들고 있습니다. 캐릭터를 선택창이나 로그인화면 아이템샵 메인로비 등이 있는 로비 화면을 현재 만들고 있는데요 현재는 기능별로 Scene을 새로 계속 생성하여 만들고 있습니다. 근데 UI 데모파일들을 몇개 보면 모두 한 씬에 레이아웃들을 만들어놓고 SetActive 함수로 UI를 제어하는 경우가 많았습니다. 그래서 Scene을 계속 만드는 방식과 하나의 Scene에 레이아웃을 각각 만들어놓고 SetActive함수로 제어하는 방식 두 방식중에 어느 것이 더 효율적인가요? 각각에 장단점이 있을까요? 실제로 현업에서는 어떤 방식을 주로 쓰는지도 궁금합니다! 바쁘시겠지만 답변 부탁드리겠습니다.
안녕하십니까! 배운내용 바탕으로 프로젝트 해보는 와중 해결되지 않는 부분이 있어 문의드립니다. pytorch에서 densenet(pytorch 기본제공)과 SWIN-transformer(pytorch 미제공, git에 공유된 모델 활용)을 backbone으로 활용하고 싶습니다. swin-unet처럼 모듈에서 제공하지 않는 모델의 경우 어떤식으로 코드를 작성해야할까요? dictionary 형태의 pth 파일이라 *****.load_state_dict('~~~~.pth')을 활용해야할것 같은데 *****부분에 모델을 넣어줘야되는데 기본제공 모듈이 아니라 어떤식으로 해야할지 감이 오지 않습니다. 1번 문제가 해결이 된다면, densenet과 swin-transformer을 sequential 형태로 조합하여 pretrain으로 시키고 싶은데 어떻게 접근을 하면 될까요? 아래 코드에서 backbone 부분 어떻게 해야할지 방향 잡아주시면 너무 감사할것 같습니다. path = '/content/drive/MyDrive/swin_tiny_patch4_window7_224.pth' #swin-Transformer 모델 pretrained_weights = torch.load(path, map_location='cpu') class ImgFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(ImgFeatureExtractor, self).__init__() # self.backbone = models.efficientnet_b0(pretrained=True) self.backbone = models.densenet201(pretrained=True) self.backbone = *****.load_state_dict(pretrained_weights) self.embedding = nn.Linear(1000,512) def forward(self, x): x = self.backbone(x) x = self.embedding(x) return x
안녕하세요. 양질의 수업 잘 듣고 있습니다! string host = Dns.GetHostName(); IPHostEntry ipHost = Dns.GetHostEntry(host); IPAddress ipAddr = ipHost.AddressList[0]; IPEndPoint endPoint = new IPEndPoint(ipAddr, 7777); Unity 클라이언트의 위 코드를 IPAddress ipAddr = IPAddress.Parse("45.157.574.15"); IPEndPoint endPoint = new IPEndPoint(ipAddr, 7777); 이렇게 제 외부 IP 주소를 넣고 서버를 켠 후 클라이언트를 다른 컴퓨터에서 실행시켜 봤는데 연결이 안되더라고요... (포트 포워딩도 했고 예제 샘플로도 시도해봤습니다.) 구글링을 해봐도 IP주소를 저렇게 지정하면 된다고만 나와있어서 어떤 식으로 더 찾아봐야할지 감이 안잡히네요... 코드 자체에는 문제가 없고 공유기 설정과 같은 외부 문제 코드 자체가 문제 강사님이 보시기에는 어느 부분이 문제일 거 같은지 단서라도 주시면 더 열심히 찾아보겠습니다. 더 찾아보다가 너무 오래걸려서 작은 힌트라도 얻고자 질문드립니다..
안녕하세요. 지금까지 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 간단한 게임을 제작하고 있는 학생입니다. 어떤 파트에 질문을 달아야 할까 고민하다 마무리 부분에 올립니다. GameManagerEx에 SkillLevelUp이라는 Action을 만들어놓고 UI_SkillPopup을 열면 아래의 코드를 통해 LevelUp 함수를 취소/등록합니다. 그런데 ClosePopupUI를 통해 UI_SkillPopup을 닫고 해당 팝업을 다시 켜게 되면 기존에 등록해놓았던 LevelUp 함수가 취소되지 않아 버그가 발생합니다. 제 생각으로는 처음 등록한 LevelUp 함수와 두번째로 등록한 함수의 이름은 같지만 다른 함수로 인식하여 중복으로 등록이 되는 것 같았습니다. 일단은 아래의 코드와 같이 Init 에서는 LevelUp 함수를 추가만 하고 UI_SkillPopup을 닫을 때 LevelUp 함수를 제거하는 방식을 사용하여 해결을 하긴 했습니다만 썩 우아한 방법이 아닌 것 같아 질문드리게 되었습니다. 먼저 제가 인식한 버그가 Action이 중복으로 등록되는 문제가 맞는지, 만약 그렇다고 한다면 이와 같은 상황에서는 Init에서 Managers.Game .SkillLevelUp에 LevelUp 함수를 취소/등록하는 과정을 통해 초기화를 할 수 없는지 궁금합니다. 부족한 질문 봐주셔서 감사합니다.
안녕하세요. 강사님의 여러 강의를 듣고 큰 도움을 받고 있습니다. 제가 궁금한 것은, 실제 업무 영역에서 분류모델을 적용하는 과정입니다. 모델을 생성한 후, 실제 타겟값을 알 수 없는 현실데이터에 적용을 해야 할 때, 어떤 데이터로 만든 모델을 적용해야 하는지 궁금합니다. 예를 들어서 강의에 따르면, 랜덤포레스트의 경우, 구축된 데이터 중에서 학습/테스트를 나누고 학습데이터를 가지고 모델을 만들고 테스트데이터를 가지고 최종정확도 성능을 확인하잖아요. 그리고 나서 이제는 타겟값을 알 수 없는 데이터에 적용을 하는 거잖아요. 그때 사용하는 머신러닝모델은 테스트데이터에서 높은 정확도가 나온 '학습데이터로 만든 모델'을 적용하는 거라고 생각하는데요. 그런데, 최종적으로 높은 성능을 보인 모델의 하이퍼파라미터값을 학습데이터와 테스트데이터를 다 합친 것에 적용해서 최종 모델을 생성하고 실제로 타겟값을 알 수 없는 모델에 적용하는 건 괜찮은 걸까요? 궁금해서 여쭤봅니다. 항상 감사드립니다.
마지막 저 코드만 주석처리해서 실행하면 정상적으로 실행이되는데, 주석처리만 해제하면 NullReferenceException: Object reference not set to an instance of an object UI_Base.AddUIEvent (UnityEngine.GameObject go, System.Action`1[T] action, Define+UIEvent type) (at Assets/Scripts/UI/UI_Base.cs:48) Extension.AddUIEvent (UnityEngine.GameObject go, System.Action`1[T] action, Define+UIEvent type) (at Assets/Scripts/Utils/Extension.cs:11) UI_Button.Start () (at Assets/Scripts/UI/UI_Button.cs:39) 같은 오류가 발생합니다. 우선 코드 첨부합니다 추가적으로 RUN00_F외에 다른 에니메이션(RUN))_L 등)을 사용하면 정상적으로 에니메이션이 이동에따라 속도증가 -> run, 멈춤 -> wait가 되는데, RUN))_F 에니메이션을 사용하면 저런 메시지와 함께 멈춥니다.
- 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. (노션에 다운받을 수있습니다)mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb 여기에 바로 올리고 싶었는데 인프런이 허용을 안해주네요 MMdetection의 이해와 Faster R-CNN 적용 실습 부분입니다. 문제 및 상황인식: 학원 가상환경에서 문제메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다.(목차 3번 사진 참고) 저는 이 문제가 배치 사이즈가 커서 생긴 문제라고 보았습니다. 하지만 아래의 목차 5번과 같이 배치 사이즈를 줄여도 메모리 부족이 뜹니다. 어떻게 하면 해결할 수있을까요? 배치나 기타 하이퍼 파라미터를 조정해도 학원 가상환경의 메모리 자체가 적어서 생기는 문제일까요? (참고로 구글 코렙에서는 잘 작동했습니다. 다만 GPU 사용량이 초과해서 None으로 학습을 하면 cuda를 못쓴다고 에러가 납니다.) 목차 상황설명 상황설명 문제발생 및 사진 해결시도1, 실패 해결시도2, 실패 (상황설명) 저는 AI 국비지원 학원을 다니는 학생입니다. 학원에서 배우는 것만으로는 MMdetecrtion을 다룰 수 없어서 이 강의를 듣게 되었습니다. 이걸 듣고 난 후 MMdetecrtion으로 학원 과제를 수행하고자 했습니다. 그리고 구글 코랩은 공짜로 돌리다가 GPU 제한으로 못쓰고 학습이 안되었습니다. (상황설명) 학원에서 아래와 같은 성능의 전용 가상환경을 제공합니다. 그래서 경로만 조정하고 그대로 똑같이 돌렸습니다. 3. (문제발생)그런데 학습을 하는데 아래의 그림과 같이 메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다. 4. (해결시도1, 실패) cfg.data .samples_per_gpu = 4 넣기 아래의 그림과 같이 cfg.data .samples_per_gpu = 4를 넣었지만, auto_scale_lr = dict(enable=False, base_batch_size=16)는 그대로 16이었습니다. 일단 무시하고 돌려보았지만 여전히 실패했습니다. 5.( 해결시도2, 실패) defaul_runtime.py에 들어가서 batch size를 1로 바꾸기 그결과 auto_scale_lr = dict(enable=False, base_batch_size=1)로 바뀌었습니다. 학원 가상환경에서 문제메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다.(목차 3번 사진 참고) 어떻게 하면 좋을까요?
플레이어 컴포넌트에는 박스 콜라이더, 내브 메쉬에이전트가 적용되어 있고 몬스터에는 박스콜라이더가 접근 되어있습니다. is kinematic체크를 해서 충돌해제를 하더라도 기울어지면서 결국 넘어지고 걷는 행동을 하는데요 혹시 이런 경우 해결하신 분 계신가요? 마우스를 계속 클릭하고 있을 때에는 몬스터를 뚫고 넘어갑니다. 몬스터에 마우스를 클릭했을 때 매우 근접해졌을 때 몬스터 콜라이더에 의해서 넘어지는 것 같습니다. 콜라이더 제거시 넘어지지 않습니다. (클릭한 자리로 이동하려고 애씀.)
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 전체 종목을 불러올때 fdr.StockListing('KRX') 으로 받아오는데.. 교수님이 강의해주신 카테고리와 다르게 나오고 있습니다. 혹시나 해서 FinanceDataReader 사용자 안내 가서 봤는데.. 해당 부분에서는 교수님 설명그대로 나오고 있습니다... FinanceDataReader에서 문제가 발생한건가요?
유니티에 에셋을 가져와 신을 펼쳤는데 보라색이 있어 urp로 바꾸는데 오류가 뜨면서 일부가 바뀌질 않습니다 추가로 경고표시로 이런게 콘솔 창에 떠요 Could not create a custom UI for the shader 'Burning'. The shader has the following: 'CustomEditor = ASEMaterialInspector'. Does the custom editor specified include its namespace? And does the class either derive from ShaderGUI or MaterialEditor? UnityEngine.GUIUtility:ProcessEvent (int,intptr,bool&)
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import mmcv 를 하면 아래와 같은 경고 메시지가 뜨는데요. /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mmcv/__init__.py:21: 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. 'On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove ' 혹시 이것에 맞춰서 코드의 내용이 많이 변할까요? 뒷부분은 이름이 바뀐다는 것 같은데, 앞부분에서 "it will remove components related to the training process and add a data transformation module." 부분이 무슨뜻인지 잘 모르겠어서요!
이 오류와 함께 빌드가 안됩니다. 안드로이드랑 windows 빌드 독같이 오류가 뜨고 오큘러스 연결은 완료했습니다. DirectoryNotFoundException: Could not find a part of the path "C:\Users\Public\Documents\ESTsoft\CreatorTemp\tmp35509cb5.tmp".
고수가 되는 파이썬 : 동시성과 병렬성 문법 배우기 Feat. 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱 (Inflearn Original)
환경 차이(Python 3.8 + M1 Pro) 인지는 모르겠습니다만 저 같은 경우는 기대값이 50씩 증가되어 최종 450이 나오질 않더군요. 다른 분도 마찬가지면 참고하라고 아래 코드 넣습니다. def generate_update_number(v: int): with v.get_lock(): for _ in range(50): v.value += 1 print(current_process().name, 'data', v.value)
https://inf.run/P1ot 저도 이분과 같이 중간 값이 실행이 안되서 순서를 좀 옮겨봤더니 wow_f(2,3) 밑줄에 다른 명령어가 있으면 값이 출력이 안되더라구요. 명령어가 윗줄에 있을 때는 실행이 됐습니다. 답변해주신 대로 코드를 맨위에서 부터 실행해 봤는데 똑같았습니다. 그래서 print를 혹시나 해서 붙여봤는데 print를 붙일 때만 값이 출력이 됐습니다. 혹시 이런 현상이 무엇 때문인지 알 수 있을까요? 이건 주피터 노트북만의 특성인가요? 좋은 강의 잘 듣고 있습니다!
