프로그래밍선

fp16, fp32는 숫자를 컴퓨터 안에서 어떻게 표현하느냐(부동소수점 형식)를 말하는 데이터 타입 이름쉽게 말해 소수점을 몇 비트로 저장하느냐의 차이​기본 개념FP = floating point (부동소수점). 실수(소수점 있는 숫자)를 표현하는 표준 형식.뒤 숫자는 총 비트 수를 의미함.FP32: 32비트 = 4바이트, 흔히 쓰는 float / single precision.FP16: 16비트 = 2바이트, half precision이라고 부름​왜 중요한가 (딥러닝 관점)비트 수가 많을수록표현 가능한 숫자 범위·정밀도가 커짐 → 연산이 더 정확하고 학습이 안정적.대신 메모리 2배, 연산량도 증가.비트 수가 적을수록메모리·연산은 절약되고 속도는 빨라지지만표현 범위/정밀도가 줄어서 작은 gradient가..

디버깅파이토치와 cuda 버전은 공식문서에서 참고해서제대로 맞추고, hugging face cached_download고치고 뜨는 오류오류 메시지TypeError: scale_model_input() got an unexpected keyword argument 'step_i'는 scheduler의 scale_model_input() 함수가 더 이상 또는 아직 ‘step_i’라는 인자를 받지 않는다는 의미다.scheduler.scale_model_input 역할 : denoising autoencoder의 input 값들을 현재 시간단계(timestep)에 맞게 scaling하기 위함 해결 방법:코드 수정:• 코드 내에서 scheduler.scale_model_input()를 호출할 때 전달하는 인자 ..

[Error] GPU 있는데 인식안될때 / RuntimeError: No CUDA GPUs are available & torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate결론 : 눈뜬 장님마냥# export CUDA_VISIBLE_DEVICES=6코드상 이렇게 맨 첫 줄 적혀있는걸 못보고 터미널만 쳐다보다가 .....0으로 바꾸고(또는 주석처리) 해결했습니다 내 상황 : RuntimeError: No CUDA GPUs are available 에러가 떴다. 1) nvidia-smi를 쳐보았을 때 CUDA는 12.4였고 Pytorch 공식 문서에서 버전에 맞는 Pytorch를 다운받았다. 근데 여전히 에러# CUDA 11.8conda install..

unsqueeze(0)의 역할과 차원 조정 문법 정리1. unsqueeze(0)란?torch.Tensor.unsqueeze(dim)unsqueeze(dim)은 지정된 차원에 새로운 차원을 추가하는 PyTorch 함수예제 : 1D 텐서 → 2D 텐서 변환import torchx = torch.tensor([1, 2, 3]) # [3]print(x.shape) # torch.Size([3])# 첫 번째 차원(0번)에 새로운 차원 추가x_unsqueezed = x.unsqueeze(0)print(x_unsqueezed.shape) # torch.Size([1, 3])원래 텐서가 [3] (1차원)이었지만, unsqueeze(0)을 적용하여 [1, 3] (2차원)으로 변경됨.2. unsqueeze()의 다양..

난 마지막 방법으로 해결했다. ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 28] No space left on device   캐쉬 지워보기 시도pip cache purgeFiles removed: 174용량 뭐가 젤 많이 차지하는지 확인df -h 환경변수 변경해보기export CONDA_ENVS_PATH=/mnt/data/warpback_envsexport CONDA_PKGS_DIRS=/mnt/data/warpback_pkgs안되면 경로 지정해서 이렇게 하면 됨TMPDIR=/mnt/data/ pip install torch TMPDIR=/mnt/d/tmp/ pip install -U   https://stackoverflow.com/que..

몇 번 마주친 이 에러,,,Matplotlib ImportError: ‘TkAgg’ Backend Issue 해결 방법 오류 메시지에서 Cannot load backend 'TkAgg' 가 발생하는 이유는 서버가 GUI 환경이 없는 ‘headless’ 모드에서 실행되고 있기 때문이다.즉, Matplotlib의 기본 백엔드(TkAgg)를 사용할 수 없어서 발생하는 문제! 1️⃣ 해결 방법: Matplotlib 백엔드 변경 matplotlib.use("Agg") 설정 추가!import matplotlibmatplotlib.use("Agg") # ✅ GUI 없이 사용 가능한 백엔드로 변경import matplotlib.pyplot as plt위 코드를 import matplotlib.pyplot as plt..

오랜만에 크롤링 할 일이 생겨 셀레니움을 쓰려고하는데 시작부터 에러가 났다.AttributeError: 'WebDriver' object as no attribute 'find_element_by_xpath'알고보니 버전 에러 문제라고 한다. 코드 작성 방식을 조금 바꿔야 한다.1. 모듈 추가from selenium.webdriver.common.by import By2. 코드 변경find_element_by_xpath('')find_element(By.XPATH, '') find_element_by_xpath("")를 find_element(By.XPATH, "")형태로 변경해준다.다른 속성도 마찬가지.그러니까 마지막 두줄이 문제란거지from selenium import webdriverfrom sel..

간단하게 먼저 data 어떻게 생겼는지 알아본다.trainDF = pd.read_csv(trainFile)trainDF이렇게하면 다음과 같이 데이터가 생략되어 뜬다.다음과 같이 길게길게 데이터 전체를 보고싶다면? 이 코드 추가하면 됨pandas에서 글자수 제한해서 보여주는건데 50 말고 None, 숫자 등 맘대로 설정 가능pd.set_option('display.max_colwidth', 50) 1) 글자수 50자 제한 (생략 시)pd.set_option('display.max_colwidth', 50) # pandas가 전체 문자열 50자 제한trainDF.loc[0]- 결과 :id 229ee8 problem Let $k, l > 0$ be parameters. The parabola $y ... an..

터미널 이상한 명령어에 갇혔을 때 빠져나오기!Ctrl + C: 현재 실행 중인 명령어를 강제로 종료한다. 가끔 "를 열어 계속 글만 쳐지는 경우가 있는데 다시 "를 닫아주면(""가 되면) 끝내게 되곤 한다.

다음 코드 치면 현재 버전이 나온다환경 셋팅 할 때 버전 확인 중요!pip show tensorflow 어휴했더니 tensorflow 버전 낮춰야함 버전 지정하기pip install tensorflow==2.2.0pip install 'tensorflow>=2.0, 맞춰서파이썬 다운그레이드도 해줍니다.conda install python='버전'