For Beginners

Parallel Computing Toolbox가 필요하다고 한다. 그래서 academic 계정을 이용해서 매틸랩에 추가 설치를 받았다. 일단 이 버전을 사용하면 아까와 같은 에러는 나지 않는다는 것을 파악했다. 이후에 되는 내용은 추가로 작성해보겠다. 메모리를 너무 많이 먹어서 작성중이면 매트랩이 터질 것같다.

와 진짜 이거 다시 돌리는데 걸리는 시간 꼬박 하루. GPU했는데도 이정도인걸 보면 ram이 16기가인게 32기가 였어야 하나보다. python test.py --input_image /test/canyon1.jpg --model /model_pretrained/AOD_net_epoch_relu_10.pth --output_filename /result/canyon1_dehaze.jpg --cuda 이 코드를 넣으면 테스팅을 할 수 있다. 그래서 나는 또 구글링을 했다. pip install pillow 단순하게 이렇게 입력하면 되는 듯 하다. 열심히 오늘 실험을 더해서 성과를 내보아야겠따^^

일단 github에 있는 관련 에러 리포트가 다 unclosed가 된 상태고, gpu 종류에 따라 에러가 나는 게 있고, 안나는게 있는 걸로 보아서 일단 모든 작업을 끄고 파이참만 돌려보도록 하겠다.

진짜 좋은 기능입니다. 너무 좋아요. 저번에 에러난 구문을 입력해보기로 합니다. python train.py --dataroot ./datasets/trainset/train --valDataroot ./datasets/valset --cuda 그리고 엔터를 누르면 다시 구동해보겠습니다. 설명이 부족해 죄송합니다. 저도 하면서 해서요. 따라하시다가 궁금하시면 댓 주세여 후아후아 제발 되어라... 일단 함수의 용법이 depricate되었거나, 그냥 그동안 문법적으로 잘못된건데 콘다가 알아서 해석을 해주었던 것 같다. 모델 생성에 성공한 것 같다!!!! 비록 850개중에 하나 성공했지만!!!!!!! 일단 코드가 돌아가서 하늘에 절할 정도로 너무 기쁘다!!!!!!!!!! 일단 기쁜 마음을 안고 이것저것 정리하..

글을 시작하기 전에 사설 하나 시작하고 진행하겠다. **** 이 과정은 CPU사용하고 있는 사람에게는 의미가 없는것이 GPU연산을 위해서 까는 과정이다. 근데 CUDA가 없다고 에러나는 경우에는, 아마 CUDA를 깔고 진행해도 CPU가 runtime error나 메모리 에러가 날 확률이 크니까....(본인 얘기) GPU를 같이 구매하기를 바란다.....**** 나도 GPU를 장착한지 얼마 안되어서 잘은 모르지만.... GPU NVIDIA 꺼 쓰고 있으니까 잘 돌아가겠지...? CUDA NVIDIA가 만든거라면서... 아 참고로 이거는 최근 버전 아니고 그냥 내가 9.0인데 10.0이 아니라서 에러 난 메세지를 받아서 다시 깔기 때문에 이거 까는거다. 지금 상황에서 최근꺼는 아마... 10.1일 거다. 근..