OpenCV_SSD_이미지와 영상_Detection에 labels_to_names이 없는 것 같아요

몇 번을 확인했는데, 해당 파일은 잘 있거든요. 위 이미지 처럼 , 경로가 ln[12]에서도 오류가 없이 잘 실행되는 것을 확인할 수 있으며, 파일 모두 잘 있습니다. 몇 번을 반복해봐도 똑 같은 결과를 얻게 되는데~~ 무엇이 잘못되었는지 답답하네요. (사진)

지금도 구글에서 gpu생성을 지원하지 않는건가요?

도움이 될지는 모르겠지만, 저도 똑 같은 문제로 며칠간 vm을 생성시키지 못했습니다. 그래서 zone 문제라니, zone만 바꿔보자는 취지로 지역만 바꿔주니까 바로 vm인스턴스를 생성시킬 수 있었습니다.

리눅스와 윈도우 환경

1. 정확한 사항은 저도 잘 모릅니다. 일단 딥러닝 강의를 받기 전에는 아나콘다 가상환경에서 파이썬, 3.5~3.8까지 다양하게 구성해 놓고, 주피터 랩으로 공부를 하는 중이었습니다. 약 20일 전쯤 딥러닝 강의를 듣기 시작했고, 엇그제 프리렉에서 출간한 '파이썬으로 배우는 실전 알고리즘'의 내용을 공부하려다가 이전에는 잘 작동했던 것들(Jupyter lab, Anaconda, python, Visual Stududio Code ...)이 모두 먹통이었습니다. 그래서 혹시? 강의 도중에 리눅스 환경을 구축할 때, 윈도우즈에 영향을 주는 것은 아닌지 궁금해서 질문을 드렸던 것입니다. 2. 네 맞습니다. 현재 강의를 받고 있는 구글 클라우드 세팅환경입니다. 그럼 현재의 세팅 상황에서 클라우드 환경을 사용하지 않을 때, 클라우드로 세팅된 환경을 윈도우즈 환경으로 전환하는 방법은 없나요? 아~~ 질문이 좀 잘 못된 것 같네요... 구글 클라우드에 환경을 세팅하는 것이 아닌, 윈도우 환경에 세팅하는 방법을 묻는 것이 더 적합할 것 같습니다. 3. 이전에 윈도우용 리눅스? 또는 우분트인지는 모르겠지만, CUDA, cuDNN을 깔고 텐서플로우를 잠깐 사용했었습니다. 그렇기에 굳이 구글클라우드를 사용해야 하는지 잘 이해가 안 되긴합니다만, 제가 워낙 이 부분에 지식이 없다 보니, 일단 강의를 따라가는 것이 더 의미 있다고 생각하기에 생각을 접어 두고 있는 상태입니다. .

grep으로 잡으면, 채널이 많이 나옵니다.

아~ 제가 이해하고 있던 채널을 커널이라고 하나 보군요. 20여년전 하드웨어를 제어할 때의 기억으로 이해하다 보니, 용어의 이해도가 짧습니다. 그리고 오류는 다음과 같이 환경설정과 관련된 오류로 보여집니다. /opt/conda/envs/........... 실습 도중에 미처 가상환경을 변경하지 않고, 무작정 따라하다가 상기 디렉토리가 생겨 났었거든요. 실습하는데는 크게 문제가 안 되긴합니다. 그리고 친절한 답변 감사합니다. . (사진)

OpenCV_SSD_이미지와 영상_Detection에 labels_to_names이 없는 것 같아요

아래 오류의 원인은 무엇 때문일까요? (사진)

colab은 실습이 거의 불가능하네요.

아~~ 제 실수였습니다. colab 편집기 설정에서 vim에 체크했기에 발생한 문제였습니다. vim 체크를 풀었더니, 정상적인 동작을 하게 되었습니다. 답변 감사합니다. (사진)