Error

1.CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation

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서버(A5000)의 compute capability에 비해 pytorch 버전이 낮아서 나타나는 문제로 보임(https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA)cuda version 확인 시 11.1pytorch는 1.6으로 설치했다가 에러 확인

2022년 8월 2일

2.GLIBCXX 버전 에러

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에러 발생ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version \`GLIBCXX_3.4.29' not found (required by /root/miniconda3/envs/erp_loc/lib/python3

2023년 4월 11일

3.torchsummary

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torchsummary를 쓸 때 model의 forward 부분 인자가 여러 개인 경우summary(model, input1 size, input2 size, ...)input size에 배치 사이즈는 제외리스트로 묶어주기에러 발생! AttributeError: 'li

2023년 7월 7일

4.No CUDA GPUs are available

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Docker container 만들고 처음엔 학습이 됐는데 갑자기 No CUDA GPUs are availablenvidia-smi 찍어보면 Failed to initialize NVML: Unknown Error in Docker after Few hours해결방법

2023년 8월 21일

5.Google Drive wget 얻기

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https://deeplify.dev/server/bash/download-google-drive-file-in-terminal공유 링크 얻은 후 d/와 /view 사이의 문자열이 FILEID

2023년 8월 28일

6.Jupyter notebook kernerl 추가

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2023년 9월 3일

7.ImportError: cannot import name 'bmat' from 'scipy.sparse.sputils'

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https://github.com/aleju/imgaug/issues/770

2023년 9월 4일