분류 전체보기95 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. [ICCV 2023] Tracking Everything Everywhere All at Once 논문 요약 기존의 optical flow이나 particle video tracking 알고리즘은 제한된 temporal windows 내에서만 작동하여 occlusions를 추적하고 움직임 궤적(motion trajectories)의 전체적인 일관성을 유지하는 데 어려움이 있다. 제안하는 OmniMotion은 비디오를 quasi-3D canonical volume으로 나타내고, 로컬과 글로벌 공간 간의 일대일 대응(bijections)을 사용하여 모든 픽셀의 움직임을 추적합니다. 이를 통해 전체 비디오에 걸쳐 정확한 움직임 추정이 가능해지며, occlusions를 추적하며 카메라 및 객체의 모든 움직임 조합을 모델링할 수 있다. TAP-Vid 벤치마크와 real world 영상에 대한 평가 결과, Om.. 2024. 3. 8. [SIGGRAPH 2023] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 논문 요약 Neural Field 기법은 다양한 이미지와 비디오에서의 뷰 합성(view synthesis)에 혁신적인 발전을 가져왔다. 그러나 고품질의 결과를 얻기 위해선 상당한 훈련 및 렌더링 비용이 드는 신경망이 필요했다. 최근에는 1080p 해상도의 렌더링을 처리할 수 있게 되었지만, 여전히 실시간 디스플레이 속도를 달성하기는 어려운 상황이었다. 본 논문은 경쟁력 있는 훈련 시간을 통해 1080p 해상도에서 실시간(≥ 30 fps)으로 뷰 합성을 할 수 있게 하는 방법을 제안한다. 1) 3D 가우시안으로 장면 표현: 카메라로 찍은 몇 개의 점을 이용해, 장면을 3D 가우시안(3차원 형태의 분포)으로 나타내어, 실제 장면처럼 보이게 한다. 2) 가우시안 최적화: 이 3D 가우시안들을 조정하여, 장면을.. 2024. 3. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음
