아래와 같은 에러가 뜸. ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision.ops' torchvision 버전을 업그레이드 하면 된다고 한다. 확인해보니 버전이 0.2.2 이었다. 최소 0.9.1로 업그레이드 해주라고 한다. pip uninstall torchvision pip install torchvision==0.9.1 해결~! 참고 https://github.com/facebookresearch/detectron2/issues/1574 ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision.ops' · Issue #1574 · facebookresearch/detectron2 Instructions To Reproduce t..

libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile 가 콘솔 창에 계속 뜨면서 굉장히 깔끔하지 않은 상황이 발생하는데 이건 해당 데이터셋의 이미지를 전부 opencv로 읽어오고(imread), 그걸 다시 저장해서(imwrite) 해결할 수 있다. 그 저장된 이미지 데이터셋에 대해 다시 진행하면 위와 같은 상황은 발생하지 않는다. 핵심은 cv2.imread()와 cv2.imwrite()하는 것 뿐이다. 다만 파일의 전체 이미지 파일에 대해 전부 진행해야하니 glob를 사용해서 이미지 파일 이름 리스트를 만들고 진행하면 편하다. 아래는 코드 전문. from glob import glob import cv2 print(cv2.__version__) def getImgNa..

hydra는 pip install hydra 하면 안된다고 한다.. 그렇게 추측해서 설치하지 말라고 함 ㅋㅋㅎㅎ 하지만 나는 그렇게 했었고 아래처럼 한 후 해결하였다. pip install hydra-core --upgrade 참고 https://github.com/facebookresearch/hydra/issues/919 [Bug] AttributeError: module 'hydra' has no attribute 'main' · Issue #919 · facebookresearch/hydra 🐛 Bug Description AttributeError: module 'hydra' has no attribute 'main' Checklist I checked on the latest version o..

stackoverflow에서 한 답변이 pytorch-lightning pip 패키지를 1.9.0에서 1.8.6으로 다운그레이드해서 해결했다고 한다. 확인해보니 pytorch-lightning 버전이 1.9.3이었고 1.8.6으로 다운그레이드 해주어서 해결했다. pip install pytorch-lightning==1.8.6 참고 https://stackoverflow.com/questions/75356395/cannot-create-weak-reference-to-weakcallableproxy-object-in-pytorch-module Cannot create weak reference to 'Weakcallableproxy' object in Pytorch Module When i run my ..

텐서보드를 사용하고 있다면(tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)), histogram_freq=1 인자를 아래와 같이 바꿔주세요. histogram_freq=0 이렇게 해도 killed 된다면 그냥 tensorboard 안사용하는 것도 방법이더라구요.. 참조한 글 : (In case anyone else runs into this issue). I ran into the same problem - Keras would train for one epoch and then the console just says Killed with no other error messages, and the w..

아래 두 코드처럼 load_model의 인자에 모델 경로 뿐만 아니라 custom_objects도 추가해줘야 합니다. from keras_unet_collection.activations import GELU from keras_unet_collection.losses import iou_seg # /media/visbic/MGTEC/water_seg/water_segmentation/unet_model/20211211-040154/10-0.9812.hdf5 model = keras.models.load_model('/water_segmentation/unet_model/20211211-040154/10-0.9812.hdf5', custom_objects={ "GELU":GELU, "iou_seg":io..

아래 코드들 순서대로 복붙 후 실행시키시면 됩니다. (혹시나 안되신다면 kernel restart하신 후에 다시 하여보세요) # 한글 폰트 사용을 위한 설정 !sudo apt-get install -y fonts-nanum !sudo fc-cache -fv !rm ~/.cache/matplotlib -rf import matplotlib.font_manager as fm plt.rc('font', family='NanumGothic') for fontInfo in fm.fontManager.ttflist: if 'Nanum' in fontInfo.name: print(fontInfo.name+" = "+fontInfo.fname)

https://hiseon.me/data-analytics/tensorflow/tensorflow-dataset/ 텐서플로우 tf.data.Dataset 사용 방법 - HiSEON 텐서플로우 tf.data.Dataset 사용 방법 텐서플로우 dataset 만들기 Estimator 모델에서 사용되는 데이터 입력 파이프라인인 tf.data.Dataset 예제 형태에 대해서 설명드리도록 하겠습니다. tf.data.Dataset은 사용 hiseon.me

호스트 시스템의 TCP 포트 번호를 달리 해서 가능하게 했습니다. tensorflow model server를 도커를 통해 실행시켰는데, 비트코인 가격 예측 모델은 포트 번호 8501:8501로 하여 컨테이너를 만들고 이더리움 가격 예측 모델은 도커 엔진이 호스트 시스템의 TCP 포트 8502번을 컨테이너의 TCP 포트 8501번으로 포워딩하도록 하여(8502:8501) 컨테이너를 두 개 만들었습니다. 즉, 호스트 시스템의 TCP 포트만 바꿔주고(8501->8502) 컨테이너의 TCP 포트는 8501번으로 고정시켜 줍니다. 기본적으로 TF서빙은 8501번 포트를 사용하여 REST API를 제공하기 때문입니다. (8500번은 gRPC API를 제공하는 데 사용합니다.) 참고로 각각 예측 모델의 컨테이너 생..

새로운 버전의 모델을 만들어 이전 글의 0번째 단계에서와 같이 C:\Users\007_0\serving\btc_lstm\2 폴더에 saved_model함수를 써서 모델을 저장합니다. import tensorflow as tf data_path = 'C:\Users\007_0\serving\btc_lstm' modelpath = data_path + "\2" # 모델 버전 2을 의미합니다 tf.saved_model.save(model, modelpath) 끝입니다. 이렇게 저장만 해준다면 일정한 간격으로(간격 조정 가능) 텐서플로 서빙이 새로운 버전을 확인합니다. 새로운 버전을 찾으면 자동으로 버전 교체를 진행합니다. 기본적으로 대기 중인 요청이 있다면 이전 버전의 모델로 응답합니다. 새로운 요청은 새 버..