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보호되어 있는 글입니다.

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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.