[TensorRT] SampleMNIST using RTX 2080 & TensorRT 5.0.2.6
* 아직 에러 수정 못함 * 수정중 Anaconda 환경에서 TensorRT 5.0.2.6 (CUDA 10.0) 버전을 설치하고 SampleMNIST 예제를 실행하는데 다음과 같은 에러가 뜸 ... (tensorrt) $~/TensorRT-5.0.2.6/samples/python/end_to_end_tensorflow_mnist$ python sample.py -d /home/seohee/TensorRT-5.0.2.6/data [TensorRT] ERROR: cuda/cudaMLPFCLayer.cpp (83) - Cuda Error in rowMajorMultiply: 13 [TensorRT] ERROR: cuda/cudaMLPFCLayer.cpp (83) - Cuda Error in rowMajorMu..
2019.04.09
[TensorRT] TensorRT 5.0.2 Compatibility
TensorRT 5.0.2의 Python Sample 은 yolov3_onnx, uff_ssd 가 있다고 한다. 제일 중요한 Compatibility 는 다음과 같다. TensorRT 5.0.2.6 Compatibility TensorRT 5.0.2 has been tested with cuDNN 7.3.1. TensorRT 5.0.2 has been tested with TensorFlow 1.9. This TensorRT release supports CUDA 10.0 and CUDA 9.0. CUDA 8.0 and CUDA 9.2 are no longer supported. On Windows only, CUDA 10.0 is supported for TensorRT 5.0.1 RC. 원문은 아래와..
2019.04.09
[Linux] Ubuntu 파일 찾기 명령어
find 명령어를 이용하여 원하는 파일을 찾을 수 있다. find [경로] [옵션] [파일명] find / -name '*.apk' 최상위 디렉토리, (root)에서 부터 검색을 해서 확장자가 apk로 끝나는 모든 파일 find / -name 'mysql*' mysql 이라는 단어로 시작하는 모든 파일 find / -name 'mysql' 이름이 'mysql'인 모든 파일 find -name '*.apk' 처럼 경로를 생략하고 명령어를 입력하면 해당 디렉토리에서부터 그 하위 디렉토리까지 검색 참고자료 : https://luyin.tistory.com/354 [Luyin]
2019.04.09
[TensorRT] Object Detection With The ONNX TensorRT Backend In Python
TensorRT 샘플인 yolov3_onnx 를 돌려보았다. 샘플 파일 위치 : .........../TensorRT-5.0.2.6/samples/python/yolov3_onnx 이 샘플은 python 3 와 Ubuntu14.04 이전 버전을 지원하지 않음 주의 1. TensorRT 설치 2019/04/09 - [Deep Learning/TensorRT] - [TensorRT] TensorRT 설치 2. Onnx 설치 (필자는 루트환경에 설치했으므로 sudo 를 사용) python2 -m pip install onnx==1.2.2 3. requirements.txt 설치 python2 -m pip install -r requirements.txt 4. yolov3_to_onnx.py 코드 실행 (한번만..
2019.04.09
onnx.onnx_cpp2py_export.checker.ValidationError: Node (086_upsample) has input size 1 not in range [min=2, max=2]
참고자료 : https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1047487/tensorrt-5-0-2-6-yolov3_onnx-sample-error-/ https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1047487/tensorrt-5-0-2-6-yolov3_onnx-sample-error-/ devtalk.nvidia.com onnx 버전에 맞게 다시 설치 함 pip uninstall onnx pip install onnx=1.2.2
2019.04.09
[TensorRT] TensorRT 설치
Nvidia TensorRT 는 GPU에서 고성능 추론을 용이하게 해주는 C++ 라이브러리이다. TensorRT는 일련의 네트워크 및 매개변수 들로 구성된 네트워크를 사용하여 기존에 존재하는 네트워크를 고도로 최적화 시킬 수 있다. 현재 TensorRT는 CUDA 9.0, 10.0, 10.1 을 지원할 수 있고 TensorFlow에서 TensorRT 모델로 변환하려면 TensorFlow 1.12.0 버전이 필요하다고 한다. 또한 TesnorRT 는 sudo나 root 에 설치해야하며 anaconda 와 같은 가상환경을 사용할 경우 tensorRT가 설치된 곳을 제어 할 수 없다고 한다. anaconda + python 2.7 을 이용하면 될 수 도 있다고 하는데 시도해보니 실패 1. TensorRT 파일..
2019.04.09
[Python] 모듈 가져오기
Python 에는 모듈을 가져오는데 두 가지 방법이 있다. import module from module import variable, function from module import * 모듈을 지우는 방법도 있다. del module 다시 불러오는 방법도 있다. reload(module) 참고자료 : https://wikidocs.net/77 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net
2019.04.06
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[Object Detection] Feature Pyramid Network (FPN)
석사 때는 Object Detection 이라는 분야를 컴퓨터비전 쪽으로 공부했었는데 최근들어 프로젝트를 수행하면서 당연히(?) 딥러닝 쪽으로 공부하고 있다. 원 논문 Lin, Tsung-Yi, et al. "Feature pyramid networks for object detection." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/html/Lin_Feature_Pyramid_Networks_CVPR_2017_paper.html CVPR 2017 Open Access Repository Tsung-Yi Lin,..
2019.04.06
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[Pose Estimation] AlphaPose 정리 및 설치 방법
2018년 말 쯤 AlphaPose 라는 Real-Time 환경에서 Multi-Person Pose Estimation 및 Tracking 이 가능한 오픈 시스템이 발표되었다. 최근 (2019.04) 에는 MXNet 버전이 출시되었는데 이는 COCO validation set 기준으로 23 fps 를 달성한다고 한다. 23 fps 정도면 리얼타임 환경에서 적용 가능 할 수 있을 것으로 보인다. 이는 Pytorch 를 이용하여 작성되었으며 Linux 와 Windows를 모두 지원한다. 심지어 코드도 쓰레드로 구현되어있다. 아무튼 아마 이는 OpenPose의 뒤를 이을 자세 추정기가 되지 않을까 싶다. (내 생각) AlphaPose : Real-Time and Accurate Multi-Person Pose..
2019.04.06
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[Linux] 우분투 package configuration
우분투에서 설치를 하다보면 package configuration 페이지에서 넘어가지 않아 나같이 당황한 사람이 있을 것이다... Tab 키를 이용하여 OK 버튼에 접근 한 뒤 Enter ... 참고자료 : https://ubuntuforums.org/showthread.php?t=1777535 [SOLVED] package configuration page when in terminal ubuntuforums.org
2019.04.06
RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:663
아래와 같이 torch 버전을 다시 설치함으로써 해결 pip3 install -U https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl --user 참고 사이트 : https://discuss.pytorch.org/t/cuda-runtime-error-11/30080/12
2019.04.05
[Python] 자료형(type) 확인과 numpy 데이터 형변환
일반적인 파이썬 자료형 확인은 type() 함수를 이용하여 데이터 타입을 확인하고, 파이썬에 내재되어있는 numpy 모듈의 데이터 형변환 방법은 이와는 약간 다르다. 먼저 일반적인 파이썬 자료형 확인 방법은 다음과 같다. Python 자료형 확인 Python 3.x 버전의 경우 int print(type(123)) # float print(type(12.3)) # string print(type('123')) # print(type('안녕')) # print(type(u'안녕')) # * python 3 에서는 문자열이 항상 유니코드로 처리되서 u 표기 필요 없음 list print(type([])) # print(type([1, 2, 3, 4, 5])) # dictionary print(type({})..
2019.04.02