분류 전체보기14 colab에서 dreambooth 학습 프로젝트를 진행하고 있었지만 그동안 image 분류 작업에 상당히 기간이 오래 걸려서 딱히 진행된 부분이 없었는데 오늘 교수님이 골라주신 이미지를 토대로 학습에 들어갔다. 그동안 colab용 dreambooth를 로컬에서 돌리겠다고 jupyter notebook 으로 계속 시도하고 삽질만 하다가 다시 colab으로 돌아오니 너무 쉽게 다 작동 되었다. 그래도 의문점이 들었던 부분은 concept_lists.json 파일에 모든 label에 대한 정보를 집어넣고 accelarate로 실행시키면 한번에 학습이 되지 않을까 였는데 terminal 에서 직접 실행하도록 만들고 변수를 json에서 읽어오는게 아니라 직접 정해주니 json을 만들지 않고도 학습을 진행 할 수 있었다. 오늘 한 과정은 학습에서 모르는.. 2022. 11. 14. ipynb 파일이 작동하지 않을 때 (requires ipykernel package, psutil) python 3.11 을 설치하고 Visual Studio Code에서 알고리즘 문제를 풀려고 했는데 전에 없던 에러가 발생하였다. Running cells with 'Python 3.11.0 64-bit' requires ipykernel package. Run the following command to install 'ipykernel' into the python environment. 주어진 command 대로 입력을 했지만 또 에러가 발생하였다. kernel에 문제가 있는 것 같아 다른 kernel로 시도했더니 conda에 있는 python3.9에서는 정상 작동 하였다. 문제는 새로 설치한 python3.11에 있는 것 같아서 예전 버전 python 3.10, python 3.9도 설치해서 테.. 2022. 11. 8. 왜 conda venv를 쓰는지 생각 Dreambooth를 멀티캠퍼스에서 받은 AWS 서버에서 돌려보고 싶어서 jupyter notebook으로 dreambooth를 실행해 보려고 계속 시도중이다. 그러다 오늘 문제가 생긴 것 같다. 필요한 라이브러리를 설치하려다가 이것저것 다 설치하다가 어느 순간 import torch에서 error가 발생했다. 에러메시지 상으로는 cuda version에 문제가 있다고 하는데 내가 언제 무슨 cuda version을 설치했는지 기억이 나지 않았다. conda에 뭐가 설치됬는지도 잘 모르겠고 stable diffusion관련 이라면 jupyter notebook으로 실행해보려고 해서 어디서 얼마나 꼬여있는지 모르겠다. 이런 일을 방지하기 위해 conda에서 작업할 때 가상환경에서 작업을 한다면 각 가상환경.. 2022. 11. 3. DFS와 BFS DFS(Depth-first search)와 BFS(Breadth-first search) 그래프나 트리 구조의 탐색방법으로 dfs는 한 노드를 깊숙하게 탐색한 다음 다시 돌아가서 다음 노드를 탐색하는 방식, bfs는 자식 노드를 stack 에 저장한 다음 차례대로 탐색하는 방식이다. dfs를 활용할 때는 재귀함수에 대한 이해가 있어야 하고 bfs를 활용할 때는 queue에 대한 이해가 필요하다. # Using a Python dictionary to act as an adjacency list graph = { '5' : ['3','7'], '3' : ['2', '4'], '7' : ['8'], '2' : [], '4' : ['8'], '8' : [] } visited = set() # Set to k.. 2022. 11. 1. 이전 1 2 3 4 다음
