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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.
[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.