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컴퓨터/머신러닝 (Machine Learning)

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Ubuntu, TensorRT 설치 Ubuntu 20.04 Nvidia graphic driver version: 515.65.01 CUDA version: 11.6 Cudnn version: 8.4.1 먼저 deb 파일로 설치를 시도했으나, 아래의 글과 같이 호환성 에러가 발생하여 TAR 패키지(8.4.3.1버전)로 설치하였다. TensorRT8.4.0+cuda11.6 install failure - Deep Learning (Training & Inference) / TensorRT - NVIDIA Developer Forums TensorRT8.4.0+cuda11.6 install failure Description A clear and concise description of the bug or issue. Environment T..
Ubuntu, torch-tensorrt 설치 및 사용 Ubuntu 20.04 Nvidia graphic driver version: 515.65.01 CUDA version: 11.6 Cudnn version: 8.4.1 1. 주의할점 pip 명령줄 한줄이면 설치가 되나, CUDA, cudnn, torch, torchivision, torchaudio, 그리고 마지막 torch-tensorrt 의 버전이 모두 맞아야 작동한다. 또한, 설치가 꼬였을때, torch, torchvision, torchaudio, torch-tensorrt 모두 지웠다가 새로 설치를 해야한다. (CUDA, cudnn은 그대로 둬도 된다) 2. torch 설치 현재 torch 1.13 버전이 배포되고 있으나, 에러가 발생하여 1.12.1 버전으로 진행 공식 링크(Previous P..
Pytorch model을 ONNX로, ONNX를 openVINO로 변환하기 Intel CPU/GPU를 활용한 inference를 위해 Pytorch model을 openVINO로 변환해 본다. - 사전 학습된 pytorch 모델이 있다고 가정. 참고한 링크 Convert a PyTorch Model to ONNX and OpenVINO™ IR — OpenVINO™ documentation — Version(latest) Convert a PyTorch Model to ONNX and OpenVINO™ IR — OpenVINO™ documentation Documentation navigation docs.openvino.ai 1. pip 업그레이드
Nvidia 그래픽 드라이버/CUDA/cudnn 설치 및 제거 Ubuntu 20.04 기준 Nvidia 그래픽 드라이버 삭제 sudo apt-get purge nvidia* sudo apt-get autoremove sudo apt-get autoclean CUDA 삭제 sudo rm -rf /usr/local/cuda* sudo apt-get --purge remove 'cuda*' sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*' 제거 확인 #그래픽 드라이버 sudo dpkg -l|grep nvidia # CUDA sudo dpkg -l|grep cuda # 만약 설치된게 남았다면: sudo apt-get remove --purge 남은 찌꺼기 이름 이후 재부팅 Nvidia 그래픽 드라이버 설치 ubuntu-drivers devices 를 ..
Super Resolution EDT 사용하기 Super resolution 모델 중 하나인 EDT를 사용한 내용을 정리한다. 1. 깃 repository 다운로드 및 package 설치 EDT 모델은 Python 3.7 버전 이상, pytorch 1.4 버전 이상에서 돌아간다. (적절하게 설치한다) git clone https://github.com/fenglinglwb/EDT.git 를 입력하여 git 다운로드 후, 다운받은 EDT 폴더에서 requirement 에 있는 package 들을 설치한다. pip install -r requirements.txt 2. test_sample.py 코드 수정 EDT 모델은 test_sample.py 코드를 돌려서 사용가능한데, git에 업로드된 코드에 오류가 있어 수정을 해야한다. nano test_sam..
Video Restoration Transformer (VRT) 사용하기 - 2 Video Restoration Transformer (VRT) 사용하기 - 1 (tistory.com) Video Restoration Transformer (VRT) 사용하기 - 1 Super Resolution에 (Image Restoration) 대해 알아보던 중 아래의 모델을 찾게되어 사용법을(학습/추론) 공부해 보았다. 이번 글에서는 모델 구동 환경/데이터 준비를 (REDS dataset) 다루겠다. GitHub - Jingyun.. honbul.tistory.com 에 이어지는 글로 학습에 대한 내용을 다루겠다. 사용자의 환경과 목적에 따라 모델 조건을 바꿔야 할텐데 vrt 모델에서는 options/vrt 폴더안의 여러 json 파일로 조정할 수 있다. 이번 글에서는 REDS 데이터셋을 활용..
Video Restoration Transformer (VRT) 사용하기 - 1 Super Resolution에 (Image Restoration) 대해 알아보던 중 아래의 모델을 찾게되어 사용법을(학습/추론) 공부해 보았다. 이번 글에서는 모델 구동 환경/데이터 준비를 (REDS dataset) 다루겠다. GitHub - JingyunLiang/VRT: VRT: A Video Restoration Transformer (official repository) GitHub - JingyunLiang/VRT: VRT: A Video Restoration Transformer (official repository) VRT: A Video Restoration Transformer (official repository) - GitHub - JingyunLiang/VRT: VRT: A Vid..
WSL2, Nvidia GPU, CUDA 환경에서 super-resolution 모델 (SwinIR) 돌려보기 시스템 사양 (환경) CPU - i7-10700F Memory - 32GB Mainboard - MSI, B460M GPU - Geforce RTX 3060 Ti WSL - Ubuntu 20.04 WSL2 환경에서 Nvidia gpu를 (3060ti) 사용하여 SwinIR 이라는 모델로 super-resolution을 돌려보았다. SwinIR은 이전에 리뷰했던 super-resolution 모델과 달리 transformer 기반이라 따로 시도해 보았다. 먼저 AMD GPU를 이용한 DirectML로 구현을 해보고자 하였으나, DirectML의 pytorch에 attention 관련 함수들이 아직 완벽하게 구현되지 않아 코드를 돌릴수 없었던 관계로 결국, CUDA를 사용하였다. https://github...