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For Beginners
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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..