카카오 데이터센터 화재이후 mirror서버가 다운된거 같다.외국에 있는 라이브러리들을 우리나라에 미러서버를 사용하여 빠르게 다운 받기 위해 카카오 미러서버를 사용했다.하지만 카카오가 다운됨으로 인해 이 미러서버 또한 다운된것으로 보인다.속도는 느려지겠지만, 당장 다운로

Abstract context와 응답 후보 몇개를 주면, 모델은 context에 가장 적합한 응답을 찾아준다. 멀티턴 응답 선택을 위해 RCMN이라는 기존 딥 러닝 모델을 발전시켜 사용한다. SMN과 변형시킨 RCMN 모델 두개를 앙상블했다. Model 만약 모델이

차를 받은지 어연 1주일...많은 일을 겪고 나니 또하나의 문제가 발생한다.차량을 운행하는 중간에 간혹가다 브레이크 경고등이 나오는것이다.혹시 사이드 브레이크를 제대로 안내려서 그런가 싶었지만,잘 운행하다가 갑자기 그런거 여서 이건 아니라고 생각했다.(심지어 제대로 다

딥러닝 네트워크에서 노드에 들어오는 값들에 대해 바로 다음 레이어로 전달하지 않고 비선형 함수를 주로 통과 시킨 후에 전달한다. 이 때 사용하는 비선형 함수를 활성화 함수(activation function)이라고 한다.비선형 함수를 사용하는 이유는 멀티퍼셉트론을 경우

다양한 분야에서 많이 사용되고 있는 자료구조인 트리 중에서 이진트리에 대해 작성하고자 한다.먼저 트리는 나무를 뒤집어 놓은 모양과 비슷하다고 트리라고 이름이 붙여졌다고 한다.. 이 그림처럼 모든 동그라미를 노드, 노드와 노드를 이어주는 선을 간선이라고 합니다.트리의 높

GPU를 이용한 pytorch를 사용하다보면 이런 에러를 만날 수도 있다.이 에러는 tensor값을 boolen 값으로 비교하려고 할 떄 발생하는 에러이다. 예를 들면 다음과 같은 상황이다.위의 코드와 같이 tensor값을 비교하면 다음과 같은 에러가 발생한다.이를

KoBert fine-turning을 통해 사용하는 중에 다음과 같은 에러를 만났다.이 에러는 pre-trained 모델에서 사용했던 max-len보다 긴 데이터가 입력으로 들어올 경우 발생한 에러이다.해결방법 또한 간단하다. 그저 최대 길이를 맞춰주면 된다.위와 같은

transformers.optimization 중 하나인 warnupLinearSchedule을 사용할 때 발생하는 에러이다.이처럼 선언하여 사용하는 이를 다음과 같이 바꾸면 에러를 피할 수 있다.warmup_step ⇒ num_warmup_stepst_total ⇒

pip install tesorflow를 하면 다음과 같은 에러를 종종 만나게 된다이 경우 tensorflow를 conda로 설치하면 해결된다.아니면 다음과 같이 tensorflow를 설치해도 된다.또한 tensorflow를 설치할 때는 gpu 버전과 cpu버전을 따로

colab을 통해 python으로 그래프를 그릴 때 matplotlib을 주로 사용한다. 이때 한글로 라벨을 달게 되면 한글 폰트가 없는 colab에서 한글이 깨지게 된다.이를 해결하기 위한 방법을 난 찾아냈다.!이 코드를 통해 한글 폰트를 다운 받는다. 다운 받은 폰

파일을 불러올 때 주로 발생하는 에러로 인코딩이 맞지 않아서 발생한다. 이 경우 인코딩 방식을 명시해주면 된다.

다음과 같은 에러가 pytorch로 모델 학습 중, 테스트 중 종종 발생한다. 이는 gpu의 메모리 부족현상이다,.여러가지 방법이 존재한다. 나는 총 2가지 방법을 사용해봤고, 내 생각에는 이 모든 방법이 복합적으로 작동하여 해결된것 같다.메모리 캐쉬 삭제cuda로 할

파이썬에서 tuple 변수를 cpu로 할당할 때 발생하는 에러로, 이때는 tuple이 아닌 tuple의 원소 하나하나를 cpu로 할당한 다음, 모든 값을 하나의 tuple로 다시 만들어주면 된다.나는 cuda의 메모리 부족현상이 발생하여 모델의 결과를 다른 함수에서 사

발생 위치 train_accuracy(y, prediction)를 실행하는 중에 발생 발생 원인 함수 내에서 prediction을 numpy의 array로 바꿔주는데 현재 prediction이 gpu에 할당되어 있어 문제가 발생하는 것이다. 즉, gpu에 할

kobert finetunung하는 중에 발생한 에러이 에러를 해결하는 방법에는 여러가지가 있어보이지만 대부분의 에러는 target의 범위를 벗어나서 발생하는 것으로 보인다.나 같은 경우는 target을 2개로 설정해 두고 3개를 넣어주어 발생했으나다른 사람의 경우 t

다음과 같은 데이터 프레임을 만들었다.현재 모든 열의 데이터 타입은 int이다. 이를 str로 바꾸기 위해서는 다음과 같은 방법이 있다.astype 뒤에 타입명만 작성할 경우 모든 열의 타입이 바뀌게 된다.astype뒤에 컬렴명과 타입명을 dict 형태로 작성히 원하는

위의 코드와 같이 조건 뒤에 문구를 작성해주면 error와 함께 출력된다.단순히 에러를 찾는것이 아니라 값을 보증하기 위해 사용된다.이처럼 실수를 가정해 값을 보증하는 방식으로 코딩하기 때문에 이를 '방어적 프로그래밍'이라고 한다.

첫번째 인자로는 파일주소를 넣어줘야한다.학습하는 파일은 스트링으로 되어 있으며, 구분자는 \\n과 띄어쓰기로 되는것으로 추정이것도 된다고는 하는데 난 안됐음... 그래thㅓ 조금 슬펐ㄷr,,, 😿 😿 😿계속 파일을 training하는데 사용할 수 없다는 에러 발생

pkl파일로 저장되며 load를 통해 다시 불러올 수 있다.npy파일을 읽기 위해서는 allow_pickle을 True로 해줘야한다.

문자로 된 리스트를 하나의 문자열로 바꾸는 방법만약 리스트의 원소들이 문자가 아닐 경우는리스트의 원소들을 먼저 str로 바꿔준 후, join실행.join앞에 문자열을 통해 원소들을 구분해준다.