Conda를 사용하여 PyTorch와 CUDA 설치 문제 해결 방법
PyTorch가 설치되었지만 CUDA가 인식되지 않는 문제 해결
문제 현상:
PyTorch는 설치되어 있고 코드도 정상적으로 실행되지만 GPU가 인식되지 않고 CUDA가 사용 불가능한 상태입니다.
시스템: CentOS
GPU: Tesla V100
배경:
특정 저장소인 NeuralHydrology의 코드를 실행하기 위해 환경을 구성했습니다. 이 저장소의 environment.yml 파일에 따라 환경이 생성되었습니다. ...
6월 29일 17:16에 게시됨
Softmax에서 ArcFace로: 얼굴 인식 각도 간격 손실 함수의 PyTorch 실전 가이드
1. Softmax에서 ArcFace로: 얼굴 인식 손실 함수의 발전 과정
현대 얼굴 인식 기술은 스마트폰 잠금 해제부터 공항 보안 검색에 이르기까지 우리 생활 곳곳에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 이 모든 기술의 핵심에는 "모델이 어떻게 다른 사람의 얼굴을 구별하는가"라는 문제가 있습니다. 이것은 어린아이가 사람을 구별하는 법을 배우는 것과 같습니다. 우리는 모 ...
6월 29일 03:02에 게시됨
트랜스포머 기초부터 실습하기 - 환경 설정 및 첫 실행
목표
튜토리얼에서 배울 내용과 학습 방법 이해
로컬 또는 클라우드에서 첫 번째 트랜스포머 데모 실행
이후 장에서 사용할 Python 환경 및 주요 도구 설정
0.1 학습 계획과 예상 성과
단계
키워드
주요 결과
0
환경, 체험
영어 시 한 편 생성 및 공유 성공
1–3
어텐션, 인코더, 디코더
최소 버전 트랜스포머 코드 읽고 수정 가능
4–8
NLP / CV / 음성 사례 ...
6월 28일 23:42에 게시됨
아크나이트스 자동화 기지 관리 시스템의 핵심 기술 구현
기지 운영의 주요 과제
아크나이트스 기지 시스템 운영 시 발생하는 핵심 문제점:
생산 효율 저하: 수동 운영 시 평균 45-60분/일 소요, 오퍼레이터 교체 작업이 80% 차지
기분 관리 불균형: 65% 플레이어가 기분 관리 실패로 20-35% 생산성 감소
긴급 대응 지연: 중추 업그레이드 시 평균 15-20분 지연으로 일일 생산량 8-12% 손실
시스템 아키텍처 설계
자동화 도구의 ...
6월 28일 22:51에 게시됨
PyTorch 기반 메모리 효율형 가역 신경망 프레임워크 MemCNN 활용 방법
MemCNN 개요
MemCNN은 PyTorch를 기반으로 하는 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 깊이가 깊은 가역(Reversible) 신경망을 효율적으로 구현하고 훈련하기 위해 설계되었습니다. 이 프레임워크의 핵심 아이디어는 순전파 과정에서 각 층의 활성화 값을 저장하지 않고도 역전파 시 원래 입력값을 재구성할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 통해 GPU 메모리 사용량을 크게 줄일 ...
6월 27일 21:03에 게시됨
신경망의 기본 구현 및 학습 프로세스
데이터 로드 및 전처리
이미지 데이터는 지정된 폴더 구조에 따라 구성되어야 하며, 각 클래스별로 폴더를 분리하여 저장합니다.
data_dir = "./data"
transform = {
'train': transforms.Compose([
transforms.Resize((64, 64)),
transforms.ToTensor()
]),
'valid': transforms.Compose([
transforms.Resize((64, 64)),
tra ...
6월 27일 19:56에 게시됨
Transformer 기반 세그멘테이션 모델 SETR 설치 및 활용 가이드
SETR: Transformer 기반 시퀀스-투-시퀀스 접근의 세그멘테이션 구현
SETR(Sequence-to-Sequence with Transformers for Semantic Segmentation)는 2021년 CVPR에서 발표된, 전통적인 컨볼루셔널 네트워크 대신 트랜스포머를 활용한 새로운 세그멘테이션 아키텍처입니다. 이 프로젝트는 이미지 분할을 시퀀스 예측 문제로 재정의하여, 전역적 관계를 효과적으로 모델링합니 ...
6월 27일 16:58에 게시됨
PyTorch 프로젝트 구성 핵심 요소
모델 설계 방법
nn.Module을 상속받아 모델을 정의합니다. __init__ 함수는 레이어 초기화와 매개변수 설정을 담당하며, forward 함수는 입력 데이터의 처리 흐름을 구현합니다.
class CustomModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layer_stack = nn.Sequential(
nn.Linear(32, 64),
nn.LeakyReLU( ...
6월 26일 01:13에 게시됨
AI 기반 현수막 생성 모델의 빠른 배포 가이드: Python 환경 설정 방법
AI 기반 현수막 생성 모델의 빠른 배포 가이드: Python 환경 설정 방법
설날이 다가오면서 독자적인 현수막을 생성하고 싶지만 기술적 장벽에 막혀 있다면 걱정 마세요. 오늘은 성도 플랫폼에서 간단한 방식으로 현수막 생성 AI 모델을 실행하는 방법을 단계별로 안내할게요. 전체 과정은 환경 설정부터 첫 번째 현수막 생성까지 약 10분 만에 완료할 수 있으며, Python 경 ...
6월 25일 20:51에 게시됨
PyTorch에서 모델 학습 속도 향상 전략
성능 분석을 위한 PyTorch Profiler 활용
모델 학습 속도를 최적화하기 전에는 코드의 실제 실행 시간을 정확히 파악해야 합니다. torch.autograd.profiler는 CPU 및 GPU 성능 정보를 세밀하게 측정할 수 있는 강력한 도구입니다. 주요 측정 항목은 다음과 같습니다:
CPU 연산 지연 시간
CUDA 커널 실행 시간
메모리 사용 추이
사용 방법은 간단합니다. 학습 루프를 프로 ...
6월 25일 00:47에 게시됨