프로그래밍선

[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..

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.

환경 설정 중 python tensorflow 버전 충돌이 나서 설치가 안된다.다운그레이드 해줘야겠다 다음을 입력하면 된다conda install python='버전 숫자'# 3.9로 변경하면# conda install python=3.9

이 문제는 SSH 키가 GitLab에 등록되지 않았기 때문에 발생한 것.이를 해결하려면 SSH 키를 생성하여 GitLab에 추가해야한다.  1. SSH 키 생성 (만약 없을 경우):ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "깃랩주소" 기본 파일 경로를 그대로 두고 Enter를 누릅니다. 패스프레이즈를 입력하라는 메시지가 나타나면, 입력하거나 빈 칸으로 두고 Enter를 누릅니다. 2. SSH 에이전트 시작:eval "$(ssh-agent -s)" 3. SSH 키 에이전트에 추가:ssh-add ~/.ssh/id_rsa4. SSH 키 복사: pbcopy  5. SSH 키를 GitLab에 추가:GitLab 웹사이트에 로그인합니다.우측 상단의 프로필 사진을 클릭하고 Settings로 이동합니다.좌측 ..

==> Next steps:- Run these two commands in your terminal to add Homebrew to your PATH: (echo; echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"') >> /Users//.zprofile eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"- Run brew help to get started- Further documentation: https://docs.brew.shmac에서 homebrew 설치하려다보면 이런 스텝에 따르라는 내용이 뜨는데사실 이는 오류가 아닌 다음 단계 두 가지만 더 하라는 것이다. 터미널을 열고 다음 명령어를 입력하여 Homebrew를..

다시 환경 셋팅해야 할 일이 생겨 이참에 적는다. 1. 가상환경 명령어 모음가상환경 만들기 conda create –n 가상환경이름 python=x.x가상환경 활성화 conda activate 가상환경이름가상환경 비활성화 conda deactivate 가상환경에 패키지 설치 conda install 패키지이름가상환경 리스트 확인 conda env list = conda info --env가상환경 삭제 conda env remove -n 가상환경이름 가상환경 설치된 패키지 확인 conda list conda create -n depth-pro -y python=3.92. requirements.txt 설치 명령어목록에 적힌 버전의 패키지 설치pip install -r requirements.txt3. pi..