인프런 커뮤니티 질문&답변

답변 감사합니다. 코드 수정없이 다시 돌려봤는데, 계속 오류가 뜹니다..

지금 GPU 를 잡지 않고 수행하고 계시는 것 같습니다만,

런타임 메뉴-> 런타임 유형 변경에서 GPU가 잡혀 있는지 확인해 보시겠습니까?

만약 gpu가 잡혀 있는데 여전히 안된다면 아래 수행 결과도 부탁드립니다.

import torch

print(torch.__version__)

1. 2023년 4월 21일 기준으로 'DLCV_New-main.zip' 다운로드 받은 후 Kaggle의 'mm_mask_rcnn_train_nucleus.ipynb' 파일 활용했습니다.

2. pip install mmcv-full 부분 코드는 문제 없이 수행되어, 런타임 다시 시작 후 아래 코드를 수행하였고, 오류가 반복됩니다.

mmcv와 torch 버전의 충돌의 문제인 것일까요?

앗 시간 차로 답글을 못 보고 답변을 또 달았네요

GPU 구매하여 시도해보고있습니다!

GPU 구매와 상관없이 코랩 노트북이 GPU를 잡아야 합니다.

말씀 드린 대로

런타임 메뉴-> 런타임 유형 변경에서 GPU가 잡혀 있는지 확인해 보시겠습니까?

만약 gpu가 잡혀 있는데 여전히 안된다면 아래 수행 결과도 부탁드립니다.

import torch

print(torch.__version__)

네, 지금 GPU A100으로 잡아서 mmcv install 진행한 후, 런타임 다시 시작 후 수행했는데도 같은 오류가 반복됩니다.

import torch 버전은 캡처본과 같습니다.

음, 이전에 나오던 No CUDA runtime is found 메시지는 안나오는 걸로 봐서는 GPU가 이제는 잡힌것 같습니다만,,

근데

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import mmcv

수행하고

import torch

print(f"Setup complete. Using torch {torch.__version__} ({torch.cuda.get_device_properties(0).name if torch.cuda.is_available() els

로 확인했는데 torch 2.0 + cu118이 잡힌 건가요?

만약 그렇다면 torch downgrade가 수행되지 않은 것 같습니다.

해당 코드는 제가 여러번 돌려봐도 별 문제가 없이 잘 수행됩니다.

브라우저를 종료하고 다시 코랩에 접속한 뒤에 런타임 연결 해제 및 삭제로 초기화 하고, 런타임 유형 변경에서 A100 말고 T4로 GPU를 잡은 다음에 실습 코드를 github에서 다시 다운로드 받으셔서 처음부터 천천히 한번 해보시기 바랍니다.

네 감사합니다! 시도해보겠습니다

선생님!! 해결했습니다

브라우저 종료하고, github에서 kaggle 코드 다시 다운로드 받아 GPU A100으로 세팅한 후 버전 수정하여 코드 실행하니 되었습니다! 늦은 시간까지 실시간으로 도움 주셔서 감사합니다.

!pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu116/torch1.13/index.html
!git clone --branch 2.x https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
!cd mmdetection; python setup.py install
!pip install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116