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!
Invoke()에 대해서 자세히 알아보려고 구글링을 했을때는, Invoke("함수 이름", 시간) 시간만큼 "함수 이름"의 함수가 실행되는것을 지연시키고 실행하게끔 하는 기능이라고 되어있는데 . . 이번 강의에서는 인자없는 Invoke()와 Enum을 인자로 받는 Invoke함수를 사용하셨는데 이게 어떤것을 의미하는지 이해를 못하고있습니다 ㅜㅜ F12로 들어가서 찾아봐도 아무인자를 받지 않는것과 enum을 받는 Inovke에 대해서는 나와있지 않은것 같아 질문남깁니다.
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
혹시나 수업을 들으면서 위와 같은 문제가 생기셨을 분들을 위해 남깁니다. 시스템 환경 변수 -> 환경 변수 -> 시스템 변수 Path 편집 -> c:\users\<username>\appdata\roaming\python\python39\site-packages path변수에 추가 해당 변수에 경로를 붙어넣기 해도 문제가 해결이 되지 않는 경우 https://github.com/Kaggle/kaggle-api 참고하시면 좋을 것 같아요!
안녕하세요 강사님, 저는 보완 문제로 폐쇄 네트워크환경(소스내에서 downloac 차단)에서 object detection AutoML을 실행하고 있습니다. yolov3 소프 포팅후 자체 host pc에서 running이 되도록 해야 하는데 환경구축이 만만치 않네요.. 모든 datasets zip 파일들을 따로 다운 받아 집에서는 vs code나 jupyter notebook으로 작업하고 회사에서는 kubeflow notebook 환경에서 테스트 진행하고 있습니다. 질문 1: coco val & coco test에서 --data coco.yaml 대신 --data coco128.yaml로 실행해도 되는 건지 알고 싶습니다. 질문 2: train.py 전에 tensorboard launch 시 에러가 나옵니다. 해결 방법을 알려 주시면 감사 하겠습니다. 질문 3: 질문2의 에러가 해결되어 train.py 실행 되는 건지, 그리고 coco test를 하지 않고 바로 train.py를 진행해도 되는건지 알고 싶습니다. 집에서 vs code나 jupyter notebook에서 train.py 실행을 하면 아래 같은 에러가 나옵니다. coco128.yaml 에서 download 차단 없이 진행하면 kernel 이 죽어 restarting 이 되고 진행이 안되네요.. download 차단하면 맨 아래 캡쳐 화면 처럼 멈쳐 버리고 Dead kernel 이 되어 버립니다. 혹 질문 2의 tensorboard 에러와 관련이 있는 건지 알려 주시기 바랍니다. 질문 4: 마지막 질문인데.. 이 질문은 강의 내용에서 벗어나는 질문 이지만 해결을 못하고 있어 조언을 듣고자 합니다. 로컬 호스트 환경에서 yolov5 train.py가 잘 돌고 있는 상황에서 docker 이미지 빌디시 Dockerfile의 베이스 이미지를 FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3 로 하면 container 가 바로 죽고 실행이 안되며, FROM python:3.9로 하면 container가 running 되는데 train.py 가 실행되다 epochs를 하다 멈쳐 버립니다. 이 문제가 gpu 문제인건지 아님 단지 memory 부족 문제인지 잘 판단이 안되는데.. 소중한 의견 주시면 감사 하겠습니다.
