전체 글97 Out-of-Distribution (OOD) Detection 머신 러닝 시스템의 신뢰성과 안전성을 위한 OOD 탐지란?OOD(Out-of-Distribution) 탐지는 머신 러닝 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 중요한 기술입니다. 예를 들어, 자율 주행 시스템에서는 훈련 중에 보지 못한 낯선 장면이나 객체를 탐지하면 경고를 울리고 인간이 개입할 수 있도록 해야 합니다. 이런 기술은 2017년에 처음 주목받기 시작했고, 이후 연구 커뮤니티에서 활발히 연구되며 다양한 방법론이 개발되고 있습니다. 여기에는 분류 기반, 밀도 기반, 거리 기반 방법론 등이 포함됩니다. 일반화된 OOD 탐지 (Generalized OOD Detection)일반화된 OOD 탐지 프레임워크는 이상 탐지(Anomaly Detection, AD), 새로움 탐지(Novelty Detect.. 2024. 11. 19. AttributeError: module 'cupy.cuda' has no attribute 'compile_with_cache' https://docs.cupy.dev/en/stable/upgrade.html cupy.cuda.compile_with_cache() 함수는 더 이상 사용할 수 없으며, CuPy v10에서 이미 사용 중단(deprecated) 상태였고, 이제는 완전히 제거된 것으로 보인다. 따라서 해당 기능을 사용하는 코드를 수정하여 RawModule 또는 RawKernel API로 마이그레이션해야 합니다. LiteFlowNet의 correlation.py 수정 #!/usr/bin/env pythonimport cupyimport mathimport reimport torchkernel_Correlation_rearrange = ''' extern "C" __global__ void kernel_Correlati.. 2024. 9. 5. Could not load library libcublasLt.so.12. Error: libcublasLt.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory 본인 서버 우분투 22 CUDA 11.8 이 환경 안건들면서 위에 에러 해결하기 아래것 따라하십쇼 # install CUDA repo: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#network-repo-installation-for-ubuntu sudo apt update sudo apt download libcublas-12-0 mkdir contents dpkg-deb -xv libcublas-12-0__.deb contents/ sudo mv contents/usr/local/cuda-12.0/targets/x86_64-linux/lib/* /usr/local/cuda/lib64/ rm -rf contents http.. 2024. 4. 17. [VSCode] vscode ssh 비밀번호 없이 쓰는법 (포트 지정 포함) Visual Studio Code (VSCode)를 사용하여 SSH 연결을 비밀번호 없이 설정하는 방법은 주로 SSH 키 기반 인증을 사용한다. (매우 쉽고 간단) 1. SSH 키 생성하기 먼저, 터미널을 열고 SSH 키를 생성한다. (이미 SSH 키를 가지고 있다면 이 단계는 건너뛸 수 있다.) ssh-keygen -t rsa -b 4096 -t rsa: 키 타입을 RSA로 설정한다. -b 4096: 키의 비트 수를 4096으로 설정한다. 더 강력한 보안을 위해 사용된다. 키 생성 과정에서 키를 저장할 위치와 선택 사항 등 이것 저것 물어보는데 그냥 기본 위치 사용하고 엔터를 누르는게 편하다. 2. SSH 키를 원격 서버에 복사하기 생성된 공개 키(~/.ssh/id_rsa.pub)를 원격 서버의 ~/... 2024. 3. 28. [TensorFlow] error: Lowering tensor list ops is failed. Please consider using Select TF ops and disabling `_experimental_lower_tensor_list_ops` flag in the TFLite converter object. For example, converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLIT.. error: Lowering tensor list ops is failed. Please consider using Select TF ops and disabling `_experimental_lower_tensor_list_ops` flag in the TFLite converter object. For example, converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS]\n converter._experimental_lower_tensor_list_ops = False TFLite 모델로 바꿀때 생긴 문제 (RNN계열에서 생긴다) 이 오류 메시지는 TensorFlow Lite.. 2024. 3. 25. [PyTorch] tensor에 nan이나 inf있는지 확인하기 Tensor에 NaN (Not a Number) 또는 Inf (Infinity) 값이 포함되어 있는지 확인하는법! 1. torch.isnan()와 torch.isinf() 함수 사용하기: 이 함수들은 각각 Tensor 내의 값이 NaN이나 Inf인지를 검사하여 같은 크기의 boolean Tensor로 반환한다. 2. torch.any() 함수와 결합하기: torch.isnan() 또는 torch.isinf()의 결과에 torch.any() 함수를 적용하면 Tensor 전체에 걸쳐 적어도 하나의 NaN이나 Inf 값이 있는지 여부를 알 수 있다. import torch # 예제 Tensor 생성 x = torch.tensor([1.0, 2.0, float('nan'), float('inf'), 5.0]) .. 2024. 3. 21. 이전 1 2 3 4 ··· 17 다음
