Notes15 WSL VScode에서 SSH 에러 (Could not establish connection to "ip")해결방법 기존에도 WSL+VS code+SSH를 사용해 원격에 자주 접속한 적이 있어 이번에 회사에서 똑같이 따라하려다 황당한 에러가 나서 해결법은 공유하려 한다. TL;DRvscode에서 IdentityFile에 wsl경로를 리눅스(폴더에 "/" 사용)가 아니라 윈도우로 바꿔주면 해결할 수 있다. 문제파악VScode에서 SSH를 사용할 때 대게 위와 같은 형식을 사용한다.이번에난 에러에서 중간 부분을 잘라왔는데 중간에 기존 IdentityFile로 지정한 id_rsa 파일이 존재하지 않는다고 경고하는걸 볼 수 있다. 폴더 위치를 재확인했을 때 문제가 없어서 무언가 내가 모르는 귀찮은 일이 일어났다는걸 파악했고 바로 검색에 들어갔다.해결과정https://github.com/microsoft/vscode-remot.. 2024. 9. 20. Pytorch-GradCAM 치트시트 이번에 신입 프로젝트를 진행하며 처음으로 GradCAM을 써봤는데 그 사용법에 대해 정리해보려 한다. 현재 pytorch에서 GradCAM을 구현한 레포 중 가장 대표적인 건 https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam 이건데 사용법은 분명 다 나와있는데 조금 직관적이지 않다고 느껴 한 번 정리하고 싶었다.Pytorch GradCAM일단 설치부터 한다.pip install grad-cam 라이브러리 가져오고 적당히 설정을 한 다음import timmimport osimport randomfrom collections import defaultdictfrom importlib import import_moduleimport numpy as npimport pandas a.. 2024. 9. 7. timm 정리 이미지 분류 모델을 만들 때는 backbone을 가져올 때 주로 timm을 사용할 때가 많다. torchvision은 최근 모델 업데이트가 느리고 mmdetection은 이미지 분류에 사용하기에는 수고가 너무 많이 든다고 생각한다.timm은 유명한 모델 아키텍처는 간단히 클래스로 간단히 불러올 수 있다. timm 모델 사용법##model.pyimport timmclass TIMM(nn.Module): def __init__(self, model): super().__init__() self.model = timm.create_model(model, pretrained=True, num_classes=1) self.layer = nn.Sigmoid() def.. 2024. 8. 25. 기존 딥러닝 개발환경 복제하기 딥러닝 개발할 때 가장 어렵고 시간을 많이 잡아먹는 부분이 환경 세팅이다. cuda부터 시작해 환경을 새로 깔아야 할 때는 어쩔 수 없이 하나씩 맞추면 되지만 기존 환경이 있으면 이를 그냥 사용하면 된다. 그럼에도 불구하고 굳이 기존 환경을 복제하기로 마음 먹었는데 또 무언가 막무가내로 설치하다 버전이 꼬이게 될 경우를 상상하다 보니 너무 절망스러웠기 때문이다. 먼저 가상환경을 만들고 pip를 최신화한다.(가상환경을 깔면 당연히 기존 pip 버전을 따라갈 줄 알았는데 그 버전에 최적인? pip를 깔아주는 것 같아 그냥 업그레이드 하였다)가상환경 생성(venv)가상환경 생성(venv)및 활성화python -m venv testsource ./test/bin/activatepip 업그레이드pip instal.. 2024. 6. 24. [Poetry] toml, lock파일 기반 가상환경 설치하기 부캠 최종프로젝트 강의를 실습할 때 포크한 lock파일과 toml으로 가상환경을 생성하고 진행해야 했다. 그냥 pip -r requirements와 같이 간단히 될 줄 알았는데 관련 예제가 예상보다 적고 공식문서도 불친절해 세팅에 시간이 좀 걸렸다. 그래서 이번에는 많은 사람들이 무지성으로 복붙해서 빠르게 쓸 수 있도록 poetry.lock파일과 pyproject.toml파일로 가상환경을 세팅하는 법을 간단히 정리하려 한다. Poetry 가상환경 설치 가상환경 설치 poetry shell 현재 위치의 설정 파일들을 기반으로 가상환경을 생성할 수 있다. 가상환경을 설치하고 나면 자동적으로 활성화되어 있고 설치된 라이브러리를 보면 전부 빨간색으로 표시되어 버전이 명시만 되어있고 아직 설치는 안되었다는 걸 알.. 2023. 7. 24. [Poetry] Poetry를 사용해 프로젝트 버전 관리하기 기존에는 pip나 conda를 이용해서 버전을 관리했었는데 부캠을 하며 많은 사람들이 poetry를 이용해서 project를 관리했고 꽤 편리하다는 얘기를 들어 직접 사용해보고 정리해보려한다. Poetry 환경 생성보통 두가지 command 중 하나로 Poetry환경을 생성한다.#현재 디렉토리에 새 프로젝트 폴더 생성poetry new poetry_project#기존 프로젝트를 poetry환경으로 초기화mkdir poetry_initcd poetry_initpoetry init 이후 이런 형태의 pyproject.toml을 생성된다. poetry 프로젝트 생성이 아닌 환경 생성으로 적은 이유는 poetry init이나 new를 실행할 시 완전히 다른 새로운 환경을 생성해주기 때문이다.poetry env.. 2023. 5. 1. Albumentations 라이브러리를 이용하여 데이터 증강하기 이미지 증강이 이미지 분류 모델에서 눈에 띄는 성능 향상을 보여주기에 언제나 사용해왔지만, 기존에 사용하던 방식인 Keras의 ImageDataGenator는 이미지의 크기가 너무 큰 경우 모든 파일을 전처리하며 가져오기에 시간이 너무 오래 걸렸다. 따라서 이번에는 내가 아는한 가장 빠른 이미지 증강 라이브러리인 Albumentation을 이용하여 이미지를 증강시키는 예제를 포스팅하겠다. Albumentations를 이용하여 이미지 증강하기 먼저 증강시킬 이미지와 필요한 라이브러리를 가져옵니다. Albumentations는 아래와 같이 Compose안에 원하는 증강법을 넣어주어 이미지 변환을 수행합니다. 증강에 확률을 설정하여 이미지를 반복해서 넣어주어 하나의 이미지와 변환법으로 모두 결과가 다른 여러개.. 2022. 6. 19. 이전 1 2 3 다음
