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RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) *, *, *) exited unexpectedly 오류 해결
Problem 파이토치를 사용하다 보면 데이터를 불러오는 데 있어서 위와 같은 에러가 나올 때가 있다. 나도 몇 번 접해본 적이 있는데 이번에 글을 한 번 써보기로 했다. Simple Solution 먼저 기본적인 해결법은 간단하다. 파이토치의 DataLoader 파라메터 중 num_workers를 0으로 setting 해주면 해결된다. Second Problem 하지만 내 경우는 mmsegmentation 모듈을 사용하고 있었는데, 내부적으로 persistent_workers를 사용하고 있어서 무조건 num_workers 1이상으로 사용하라는 에러가 다시 나타났다 ㅠㅠ. Solution mmseg.datasets.dataloader 모듈이 workers_per_gpu라는 파라메터를 가지고 있는데 이를 ..
2023.06.29 -
갤럭시 플립 절대 사지 마세요 (고장 수리 리뷰)
네 이번에는 갤럭시 flip에 대해서 삼성 서비스에 대한 불만과 왜 저 같이 핸드폰을 종종 떨어트리는 사람들이 갤럭시 flip을 사면 안되는지에 대해서 말씀드리려고 합니다. 솔직히 잘 떨어트리는 사람이라고도 말할 수 없는게 저는 약 7개월 동안 총 2번 떨어트렸고 그 2번이 모두 망가졌으니.... 이 리뷰는 지극히 개인적인 의견임을 먼저 알려드립니다. 갤럭시 플립 갤럭시 플립. 네 예쁩니다. 저도 위아래로 접히는 저 간편함과 예쁜 외관에 빠져서 정확히 2022년 11월 경에 Galaxy flip4를 구매했습니다. 이 글에서 제가 말씀드리고자 하는 것은 외관 및 성능에 대한 부분이 아니고 그 내구성에 대해서 논하고자 합니다. 내구성 저는 약 15년 간 갤럭시 폰만 사용해왔습니다. 아이폰 전혀 사용한 적 없..
2023.05.22 -
[논문 리뷰] GroupViT
정말 오랫만에 논문 리뷰글을 쓰려고 한다. 최근 블로그를 하지 못했는데 논문을 발표할 기회가 생겨서 겸사 블로그에도 글을 정리하려고 한다. 이번에 리뷰할 논문은 GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision이다. https://arxiv.org/abs/2202.11094 GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision Grouping and recognition are important components of visual scene understanding, e.g., for object detection and semantic segmentation. With end-to-e..
2023.04.28 -
[오류해결] torch.cuda.current_device()가 항상 0으로 잡히는 경우
이번에 새로운 서버를 사용하게 되었는데 이전과 다르게 gpu id를 설정해줄 필요가 있었다. 그래서 평소와 같이 os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 로 devices를 제한해주는 방법을 사용했는데 어떤 이유에서인지 어떠한 gpu 번호를 할당하든 0번 gpu만 사용하는 현상이 발생하였다. ㅠㅠ main문으로 가져오기도 하고 별 시도를 해보았는데 계속 0번 gpu만 할당... 여러 서칭을 통해 결국 해결법을 발견하였으니....어이가 없었다. ㅎㅎ.. 그것은 위 구문을 무조건 import torch하기 전에 써야한다는 것. 나는 이러한 사실을 몰랐기에 그냥 모든 import 후에 위 구문을..
2023.01.10 -
[논문 리뷰] PATCH-FOOL
최근 논문 작업과 수업 등의 일들이 겹치면서 오랫만에 논문 리뷰 글을 쓰게 되었다. 이번에 리뷰할 논문은 "Patch-Fool: Are Vision Transformers Always Robust Against Adversarial Perturbations?" 이라는 제목의 논문이고, 본인이 Adversarial Attack과 Vision Transformer (ViT)에 관심이 있는 만큼 ViT의 adversarial robustness에 대한 내용을 담고 있다. https://arxiv.org/abs/2203.08392 Patch-Fool: Are Vision Transformers Always Robust Against Adversarial Perturbations? Vision transforme..
2022.11.29