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[Pytorch] AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy' 에러 메시지 설명  이 오류는 PyTorch에서 텐서를 numpy 배열로 변환하려고 할 때, 텐서가 CUDA 디바이스(GPU)에 있을 경우 발생합니다. GPU 텐서는 직접적으로 numpy() 메서드를 사용할 수 없기 때문에, 이 오류가 발생합니다. 발생 원인GPU 텐서에 numpy() 사용 시도: 텐서가 GPU에 있을 때, PyTorch는 해당 텐서를 numpy 배열로 변환하지 못합니다. 이는 numpy 배열이 CPU 메모리에 저장되기 때문에 발생하는 문제입니다. 디바이스와의 불일치: CPU에서 실행 중인 텐서만 numpy() 메서드를 지원하며, GPU 텐서에서는 이 메서드가 작동하지 않습니다​. 해결 방법이 오류를 해결하려면 텐서를 먼저 CPU로 이동한 후에 numpy() 메서드를 호출해야 합니다. G.. 2024. 9. 21.
[Pytorch] ValueError: Target size (torch.Size([...])) must be the same as input size (torch.Size([...])) 에러 메시지 설명  이 오류는 PyTorch에서 입력 텐서와 타겟(레이블) 텐서의 크기가 일치하지 않을 때 발생하는 일반적인 오류입니다. 주로 손실 함수(예: nn.MSELoss, nn.CrossEntropyLoss)에서 예측 값과 타겟 값의 크기가 다를 때 발생합니다. 발생 원인크기 불일치: 모델의 출력 크기와 레이블의 크기가 다를 때 발생합니다. 예를 들어, 회귀 문제에서 모델의 출력이 (batch_size, 1)이고, 레이블의 크기가 (batch_size,)인 경우, 크기가 불일치하기 때문에 오류가 발생할 수 있습니다. 손실 함수에 맞지 않는 입력 크기: 특정 손실 함수는 입력 크기에 민감합니다. 예를 들어, nn.CrossEntropyLoss는 입력이 (batch_size, num_classes).. 2024. 9. 21.
[Pytorch] RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Long 에러 메시지 설명  이 오류는 PyTorch에서 연산을 수행할 때, 텐서의 데이터 유형이 기대와 다를 때 발생합니다. 주로 모델이 부동소수점(Floating Point) 형식의 데이터를 기대하는 상황에서, 정수형(Long) 데이터를 전달할 경우 발생합니다. 발생 원인데이터 유형 불일치: 대부분의 PyTorch 연산, 특히 신경망 학습과 관련된 연산은 입력 데이터를 Float형으로 기대합니다. 하지만 입력 데이터나 레이블이 Long 형식으로 제공되면 이 오류가 발생할 수 있습니다. 잘못된 텐서 변환: 텐서를 생성할 때나 데이터 로딩 과정에서 데이터 타입을 명시하지 않으면 기본적으로 Long 형식으로 저장될 수 있습니다. 모델이 Float 형식을 요구할 때, 이 불일치로 인해 문제가 발생합니다​. 해결 방법.. 2024. 9. 21.
[Pytorch] RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 에러 메시지 설명  이 오류는 PyTorch에서 GPU를 사용해 학습하거나 예측 작업을 수행할 때, GPU 장치에서 발생하는 어설션(assertion) 실패로 인해 발생합니다. 이 오류는 주로 데이터와 모델 설정에서 발생하는 논리적 오류를 GPU가 감지할 때 발생합니다. 발생 원인잘못된 레이블 크기 또는 값: 주로 다중 클래스 분류에서 레이블 값이 범위를 벗어난 경우 발생합니다. 예를 들어, nn.CrossEntropyLoss()를 사용할 때 레이블 값이 클래스 수보다 큰 경우 이 오류가 발생할 수 있습니다.예: 모델이 10개의 클래스를 예측하는데, 레이블 값이 10 이상일 경우. CUDA 비동기 처리: CUDA 작업은 기본적으로 비동기적으로 처리되므로, 오류가 발생했을 때 특정 코드 라인에서 디버깅하기.. 2024. 9. 21.
[Pytorch] ImportError: No module named 'torch' 에러 메시지 설명  이 오류는 Python에서 torch 라이브러리를 사용하려고 할 때, 해당 라이브러리가 설치되어 있지 않거나, 환경 설정 문제로 인해 제대로 인식되지 않을 때 발생합니다. 발생 원인PyTorch 미설치: 가장 일반적인 원인은 PyTorch가 시스템에 설치되지 않았거나, 올바른 환경에 설치되지 않았을 때입니다. 가상 환경 설정 문제: 프로젝트에서 가상 환경을 사용하는 경우, 해당 환경에 torch 라이브러리가 설치되지 않았을 가능성이 있습니다. Python 패키지 경로 문제: 시스템 경로나 가상 환경의 설정이 잘못되어, Python이 torch 모듈을 찾을 수 없는 경우 발생할 수 있습니다. 해결 방법PyTorch 설치 확인 및 재설치: 먼저, pip 또는 conda를 통해 PyTorc.. 2024. 9. 21.
[OpenCV] ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 에러 메시지 설명  이 오류는 파이썬에서 OpenCV와 같은 라이브러리를 사용할 때 OpenGL과 관련된 라이브러리인 libGL.so.1 파일을 찾을 수 없을 때 발생합니다. 이 파일은 주로 Linux 기반 시스템에서 그래픽 관련 작업을 처리하는 데 필요합니다. OpenCV를 사용하여 이미지나 비디오를 처리할 때 발생할 수 있으며, 시스템에 필요한 라이브러리가 설치되지 않았을 때 주로 나타납니다.발생 원인  이 오류는 주로 다음과 같은 이유로 발생합니다.libGL 라이브러리 미설치: libGL.so.1 파일이 시스템에 설치되지 않았거나 손상된 경우.그래픽 드라이버 문제: 시스템의 그래픽 드라이버와 관련된 문제로 인해 OpenGL 라이브러리가 누락되었을 수 있습니다.환경 변수 설정 문제: 시스템이 Open.. 2024. 9. 16.
[OpenCV] TypeError: Expected cv::UMat for argument 'src' 에러 메시지 설명  TypeError: Expected cv::UMat for argument 'src' 오류는 OpenCV에서 특정 함수에 전달된 인자의 자료형이 예상과 맞지 않을 때 발생합니다. 이 오류는 OpenCV가 예상하는 자료형이 cv::UMat 또는 cv::Mat일 때, 해당 함수에 잘못된 자료형이 전달된 경우 발생합니다. 발생 원인  이 오류는 주로 다음과 같은 원인으로 발생할 수 있습니다.잘못된 데이터 타입 전달: OpenCV 함수에 배열이나 리스트와 같은 Python 네이티브 타입을 전달할 때 발생할 수 있습니다. OpenCV는 기본적으로 numpy 배열이나 cv::UMat, cv::Mat 객체를 받아야 합니다.버전 차이: 일부 OpenCV 함수는 CPU에서 동작하는 cv::Mat과 G.. 2024. 9. 16.
[OpenCV] ImportError: DLL load failed when importing cv2 에러 메시지 설명  ImportError: DLL load failed when importing cv2 오류는 OpenCV를 사용하여 cv2 모듈을 임포트할 때 발생하는 문제입니다. 이 오류는 주로 OpenCV의 필요한 DLL(동적 링크 라이브러리)이 로드되지 않았거나 누락되었을 때 발생합니다. Windows 환경에서 흔하게 발생하는 문제로, 시스템 설정이나 패키지 설치 문제로 인해 OpenCV 모듈이 정상적으로 동작하지 않습니다. 발생 원인  이 오류는 다음과 같은 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다:Python과 OpenCV 버전 불일치: Python 버전과 설치된 OpenCV 버전이 호환되지 않을 때 발생할 수 있습니다.필수 DLL 파일 누락: OpenCV가 정상적으로 설치되지 않았거나, 설치 .. 2024. 9. 16.
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