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[AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch

Loss (4) - Style Loss - Forward 구현

Loss (4) 강의 마지막 부분 jupyter notebook 재시작 관련 질문

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강사님께서 마지막 부분에서 jupyter notebook으로 style_loss을 출력하실 때 jupyter를 재시작 하셨는데, 혹시 재시작한 이유가 있을까요? 저도 재시작을 하지 않고 코드를 실행하면 아무것도 출력이 안되다가, 재시작하고 모든 코드를 재실행하니, 출력이 되어서 질문드립니다.

답변 2

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화이트박스
지식공유자

jupyter notebook에서는 재시작 하기 전까지 import된 패키지가 업데이트 되지 않습니다. 해당 블록을 재실행 해도 업데이트가 되지 않습니다. 이는 jupyter notebook이 import한 모듈을 캐싱해 두기 때문입니다.

그래서 업데이트된 모듈을 다시 import 하기 위해 jupyter notebook을 재시작 했습니다.

도움이 되셨길 바래요.

 

 

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. masonl2ee님.

Jupyter Notebook을 이용하며 코드를 작성하거나 실행할 때, 재시작을 해야 하는 경우가 종종 발생할 수 있습니다. 특히 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용할 때는 메모리가 많이 소비되어 시스템에 부하가 걸릴 수 있기 때문입니다.

재시작을 통해 메모리 누수나 이전 실행으로 인한 불필요한 변수, 데이터가 시스템에 남아 있는 문제들을 해결할 수 있습니다. 따라서 강사님께서 Jupyter를 재시작한 것은 이러한 이유일 가능성이 큽니다. 재시작은 깨끗한 환경에서 코드를 다시 실행할 수 있도록 도와주며, 예상치 못한 버그나 오류를 해결하는 좋은 방법입니다.

이와 관련하여 더 많은 정보를 원하신다면, 다음 자료를 참고하시면 도움이 될 것 같습니다:
- Jupyter Notebook에서 효율적으로 메모리 관리하기

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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