dhwiii's notepad | 딥 러닝, 코덱 일기장

ImportError: cannot import name 'COMMON_SAFE_ASCII_CHARACTERS' from 'charset_normalizer.constant'아주 간단히 아래 chardet을 설치하면 된다. pip install chardetChardet은 파이썬에서 웹사이트 혹은 파일에서 문자열을 가져온 후 인코딩을 인식하는 라이브러리라고 한다.

cublas_v2.h 가 있는 폴더가 export 되지 않아서 발생하는 오류이다. 먼저, 아래의 해당 코드로 cublas_v2.h 경로를 찾아 준 다음 find /usr/local/ -name cublas_v2.h 사용자의 우분투에 맞게 깔려있는 경로를 PATH에 넣어주면 해결된다. export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/include/ 출처 : https://forums.developer.nvidia.com/t/cant-find-cudablas-v2-h/40076/11

케라스를 사용하기 위해 import keras를 했더니 나타났던 오류 입니다. AttributeError: module 'keras.utils.generic_utils' has no attribute 'populate_dict_with_module_objects' 기존에 확인을 하려던 파이썬이 3.7버전이었는데, Keras 공식 홈페이지에서 Compability를 확인해보니 파이썬 버전이 3.6까지 지원했기에, 나타났던 오류였습니다. Stackoverflow에서는 keras 대신 tensorflow.keras를 import해서 오류를 고친 경우도 있었습니다.

The following packages have unmet dependencies : ubuntu-desktop : Depends : Xorg but it is not going to be installed ... 라는 에러가 발생하게 된다면, Xorg-core가 설치되어 있지 않아서, 의존성 때문에 설치되지 않는 것 같다. sudo apt-get install xserver-xorg-core sudo apt-get install ubuntu-desktop 순으로 설치를 진행하니 해결이 되었다.

TigerVNC Server를 설치한 후, 로그인을 하니 키보드, 마우스가 작동되지 않는 현상이 발생했습니다. 멀티부팅을 사용중이어서, Grub을 거치게 되는데 Grub화면에서는 키보드,마우스가 정상적으로 작동하나 우분투를 로그인 하니 작동이 되지 않았습니다. 외장하드를 연결하니 바탕화면에 외장하드 연결이 나타나는것을 보고 OS가 멈춘것이 아닌 것을 확인할 수 있었는데, xserver설치 후 에러가 발생하게 된 것 같아 해당 내용을 검색해 보았고 아래의 방법으로 해결할 수 있었습니다. 1) Grub 진입 2) Advanced options for Ubuntu 3) 리커버리 모드로 진입 4) 인터넷 연결이 필요하기 때문에 Network를 선택해서 네트워크를 활성화 5) root 선택 후 shell open..

RuntimeError: Freeze_support() Error -> Num_workers의 수를 0으로 바꾸어 주었더니 해결되었습니다.

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Generator: ... ... ... Unexpected key(s) in state_dict: "epoch", "arch", "best_psnr", "state_dict", "optimizer". 아래와 같이 선언되어 있던 부분을 model.load_state_dict(torch.load(args.model_path, map_location=torch.device("cpu"))) 아래로 바꾸어주었더니 오류가 해결 되었습니다. saved_checkpoint = torch.load(args.model_path) model.load_state_dict(saved_checkpoint, strict=False)

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars 일반적으로 사용하는 math 함수와 numpy array의 형태를 가진 변수와 호환이 잘 되지 않아서 에러가 발생한 것 같다. mse = tf.reduce_mean((float)((fake_hr - imgs_hr) ** 2)) #변경 전 PSNR = 10 * math.log10((255 ** 2) / mse) #변경 후 PSNR = 10 * np.math.log10((255 ** 2) / mse) np.math를 사용해 보도록 하자

AttributeError: 'function' object has no attribute 'graph' Tensorflow 1.x 버전에서 나타나는 warning 코드들을 수정하려다 보니 해당 에러가 나타났다. tf.get_default_session() 대신 tf.compat.v1.get_default_session() 를 사용하라는 코드였는데, 다시 tf.get_default_session()으로 수정해주어 에러를 수정했다.