add-apt-repository ppa:ondrej/php 위 코드 실행시 ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xc5 in position 92: ordinal not in range(128) 이런 에러가 발생시 해결책 LC_ALL=C.UTF-8 add-apt-repository ppa:ondrej/php
CMakeFiles/nccl_external.dir/build.make:110: recipe for target ‘nccl_external-prefix/src/nccl_external-stamp/nccl_external-build’ failed jeston에서 pytorch를 build 하는데 계속 nccl 에러가 발생한다. nccl은 사용하지도 않는데… 옵션에서 지워버리면 위 에러가 없어진다. vim tools/setup_helpers/nccl.py USE_NCCL = False
맨날 생각이 잘안난다. docker -p 외부:내부
opencv 를 사용할 일이 많은데 조금 더 빠르게 할 수 없을따 하다가 mkl+tbb와 cuda옵션을 이용하여 설치 1.기존 설치된 패키지 업데이트 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 2. 설치에 필요한 프로그램 설치 sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev libv4l-dev v4l-utils libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libqt4-dev mesa-utils libgl1-mesa-dri libqt4-opengl-dev…
파이썬에 내장되있는 sort()함수는 간단하면서도 강력한 정렬기능을 제공해준다. 그러나 아래와같은 csv를 읽을때 예상하지 못한 결과를 우리는 만날 수 있다. 위 csv를 python에서 읽어보자 python의 glob모듈을 이용하여 확장자가 csv인 파일을 _list에 넣고 10개를 출력시켰다. 이제 _list를 정렬시키고 10개를 출력시켜보자 위 결과를 보면 순서가 우리가 생각하는 것과 다르다는 것을 알 수 있다. 그 이유는 우리는 파일을 이름을 기준으로…
설치를 조금 더 빠르게 하기 위해 설치전에 아래 코드를 실행한 후 설치
설치 방법이 조금 바뀌어서 정리 프로그램 설치는 이전과 같이 홈페이지에서 할 수 있다. sdkmanager를 다음과 같이 설치후 실행한다. 여기 까지는 그냥 UI 만 깔끔하게 바뀌었다. 위와 같은 로그인 창이 뜨면 로그인은 한다. plotform을 선택하고 continue를 누른다. 이제 sdkmanager로 jetson을 모두 설치가능하다.(nano제외..) 미리 jeston을 recovery mode로 만들고 usb로 연결 시킨다. recovery mode 는 전원이 꺼전상태에서 Recovery…
Mac에서 만든 프로젝트가 linux에서 실행하니 다음과 같은 에러가 발생하였다. 다음과 같이 해결하였다. widow/lighting/settings 에 들어가서 auto generate click-> non click
Back to Simplicity: How to Train Accurate BNNs from Scratch? author: Joseph Bethge∗, Haojin Yang∗, Marvin Bornstein, Christoph MeinelHasso Plattner Institute, University of Potsdam, Germany paper: https://arxiv.org/pdf/1906.08637.pdf code: https://github.com/hpi-xnor/BMXNet-v2 핵심정리: BNN을 train할 시에 어떠한 방법을 써야 Accuracy를 보존할 수 있을까? 에 대한 연구 Introduction 메모리 사용과 추론 속도를 높이기 위한 2가지 접근법이 존재 compact network…
ConvNet ImageNet top1 acc ImageNet top5 acc Published In Vgg 76.3 93.2 ICLR2015 GoogleNet – 93.33 CVPR2015 PReLU-nets – 95.06 ICCV2015 ResNet – 96.43 CVPR2015 PreActResNet 79.9 95.2 CVPR2016 Inceptionv3 82.8 96.42 CVPR2016 Inceptionv4 82.3 96.2 AAAI2016 Inception-ResNet-v2 82.4 96.3 AAAI2016 Inceptionv4 + Inception-ResNet-v2 83.5 96.92 AAAI2016 RiR – – ICLR Workshop2016 Stochastic Depth ResNet…
