Stargazer

눈물에 젖은 장작을 내려놓고 불을 지피려 했다 마르지 않은 장작은 한방울 한방울 하늘로 올라가고 서서히 마르기 시작했다 작은 애벌레가 있었다 작은 애벌레는 번데기가 되어 하루하루 바뀌기만을 바라면서 껍데기 속에 갇혀 숨을 쉬지도 못한채로 그렇게 1년, 2년, 3년, 끝나지 않을것 같은 영겁의 시간 속에서 고통스럽게 몸부림을 쳤다 "번데기야 너는 할 수 있을거야" 이런 헛된 희망도 그를 바깥으로 꺼낼수는 없을 것이다. 그렇게 나비는 나방이 되었다 날개를 펴보지도 못한 것이 불꽃이 타들어가는 빛으로 날아가려 애쓴다 그런 가련한 모습이 안타까웠다 내가 지핀 불꽃은 나비에겐 희망의 빛이었을까 아니면 한순간의 희열이였을까 나는 불을 꺼야만했다 그제서야 달빛을 향해 날아가기 시작했다 그것이 올바른 방향인지는 모르겠..

화강암 사이 깊게 박힌 뿌리펴지 못해 굽어진 줄기에햇빛조차 닿지 않았다 축축한 돌무더기 아래에서한껏 뱉어버려 더러워진 흙탕물을 먹고 자랐다그게 당연한 줄 알았다 사계절이 지나 다섯번째 계절이 찾아왔음을 깨달았던건불쑥 찾아온 작은 꽃잎이었다 하이얀 꽃잎은 뿌리를 간지럽히고살며시 내리어 곁에 있어주었다 갑자기 였을까 아니면 천천히 였을까잘모르겠다그 시간 만큼은 흘러가지 않았으면 했을뿐 음지식물인줄만 알았던 것은해를 보지 못했던 그가바라볼 자신이 없었던 것이었다 언젠가 시간이 지나면높게 줄기를 뻗고 잎을 펼치어빛을 온몸으로 받아 낼 수 있을까 단지 빛이 있음에 감사한다그저 탁하게 물들여진 마음을 하얀 꽃잎으로 채워지고 있음을 알았다.

diffusiondet 를 사용하려고 train.py를 돌렸는데 위와 같은 에러가 나왔다. 근데 파이썬 실행후 손수 import하면 잘 된다 뭔가 꼬인게 분명하다 그래서 재설치 하기로 했다 우선 github 레퍼지토리에서 pip install -v -e . 명령을 통해서 수동 설치를 진행했다 그러니 실행이 된다.

이번에 mmcv가 개편이 되면서 내부 구조가 바뀌었고, 라이브러리 조차 변경점이 많았다. 그래서 자꾸 실행에 오류가 발생한다. 새로운 모델을 사용하고 싶어서 이 문제를 반드시 해결 해야만 했다. 보니까 mmcv 재설치를 진행하라고 한다. 그래서 버전을 명시해서 강제 설치를 진행했다. mmcv 재설치하는 법 pip3 install --force mmcv==2.0.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/torch2.0.0/index.html mmcv는 2.0.0버전을 사용할거라서 뒤에 cuda 버전과 torch 버전에 맞게 숫자 바꿔서 명령을 넣는다. 재설치하니까 드디어 에러가 안뜨고 작동을 시작했다 장장 6시간 만이다.... 참조 : https://gi..

쿠다 nvcc버전이랑 nvidia-smi버전이 달라서 재설치하기로 했다. 쿠다 설치 conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-toolkit nvcc -V로 버전을 확인하면 11.8이 설치됬음을 알 수 있었다. 참고: https://anaconda.org/nvidia/cuda-toolkit