vscode에서 테스트 코드 실행 중에 뜬끔없는 에러가 발생해서 찾아봤습니다. 이렇게 시작하는 에러가 왜 뜨나 했는데 한글 인코딩의 문제인 것 같습니다.(http://python.org/dev/peps/pep-0263/) 대부분이 제안하는 해결법은 상단에 # -*- coding: utf-8 -*- 을 넣어서 해결하라는 것입니다. 근데 에러의 근본적인 원인을 찾아보니 제 경우에는 이 에러가 코드 중간에 '''~code~''' 으로 주석 처리를 한 경우에 이렇게 발생했습니다. ''' ''' 주석이 없으면 잘 실행이 되었습니다. 사실 맨 위에 저 utf로 해결하면 되는 것이긴 한데 좀 자잘한 버그인 것 같습니다.

time 모듈에 존재하는 sleep 구문을 쓰다가 다음과 같은 에러를 받았습니다. 사용한 코드는 아래와 같습니다. import time ~(code)~ time.sleep(3) 난생 처음 보는 에러여서 원인 자체를 알고 싶어 많이 찾아봤음에도 원인 자체를 찾지는 못했습니다. 일단 저 에러가 발생하면 import time에서 time.~ 으로 끌어오는 함수들이 같은 에러를 내놓는 것으로 보입니다. 해결 방법 from time import sleep sleep(3) 다른 사람들의 에러는 보통(https://stackoverflow.com/questions/51466064/python-attributeerror-builtin-function-or-method-object-has-no-attribute-sl) ..

처음에는 단순히 다운받을 repository에서 [Code] - [Download ZIP]으로 받으면 다 있을 줄 알았는데 아니었습니다. 이렇게 git lfs 처리되어 있으면 단순 다운로드로는 저 파일을 가져오지 못합니다. version https://git-lfs.github.com/spec/v1 oid sha256:b44b1e603b1fa22e80ffd188778dd12678f63f780977b053ba55edefee5f37da size 51717599 그래서 git bash를 열고 git clone 저장소주소로 땡겨와야 제대로 파일을 가져올 수 있습니다. 혹시 git lfs 파일(https://git-lfs.com/)을 받지 않고 git clone 시에 차이가 날까 테스트도 해봤습니다만 받기 전 c..

늘상 그렇지만 어쩌다가 어지러운 문제를 만났다. jupyter lab에서 커널이 급작스럽게 죽는 문제로 나타나는 에러 메시지 : The kernel for [파일명].ipynb appears to have died. It will restart automatically. 왜 나왔는지 짐작도 안갔지만 차분히 찾아본 결과, 해결되었다. 우선 제 경우는 import하는 라이브러리들 중에 torch에서 발생하는 문제였다.(하나하나 import 구문들을 주석을 풀어가며 찾음) 정확한 원인은 알지 못하나 사용 중인 환경이 다른 환경에서 [pip freeze > requirements.txt]한 파일을 받아와서 그대로 [pip install -r requirements.txt]한 상태여서 이것이 torch 패키지에 ..

주피터랩(jupyter lab)을 새로 만든 가상 환경에 쓰려는데 이런 에러가 생겼다. 에러 발생 이유는 버전 호환이 잘 안맞는다고 판단하였다. 해결법 jupyterlab의 최신 버전(3.2.5)은 그대로 두고 jupyterlab-server를 2.8.2로 다운그레이드하였다. 만약 jupyterlab-server가 깔려있는데 버전이 안 맞는 경우에는 pip uninstall jupyterlab-server 후, pip install jupyterlab-server==2.8.2를 실행한다. 깔려있지 않으면 당연히 pip install jupyterlab-server==2.8.2를 실행한다.

model.evaluate에서 주로 발생하는 에러이다. 에러 형태 model.evaluate 평가 부분에서 오류가 나서 이유가 뭔가 찾아보게 되었다. 아마 대부분의 경우는 이것으로 해결될 듯 하다. 해결 방법 model.load_model(...) model.compile(...) model.evaluate(...) 모델이 잘 로드되었고 컴파일까지 진행되어 있는지 확인하세요. 저와 같은 경우에는 model.save한 형태의 .h5 모델 파일을 load_model한 후, compile을 실행하지 않고 evaluate하면서 위와 같은 오류가 발생하였습니다. 깃허브에도 이 문제에 대한 해결이 아래와 같이 나와있습니다. 참고: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues..