Error
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1. 에러 화면ImportError: cannot import name 'container_abcs' from 'torch._six' 2. 발생 원인torch의 버전이 업데이트 되면서 발생 3. 발생 위치코드 중, torch._six의 container_abcs를 import 하는 부분에서 발생 4. 해결 방법1) 의 코드를 2) 의 코드로 변경1)from torch._six import container_abcs2)from collections import abc as container_abcs
ImportError: cannot import name 'container_abcs' from 'torch._six'1. 에러 화면ImportError: cannot import name 'container_abcs' from 'torch._six' 2. 발생 원인torch의 버전이 업데이트 되면서 발생 3. 발생 위치코드 중, torch._six의 container_abcs를 import 하는 부분에서 발생 4. 해결 방법1) 의 코드를 2) 의 코드로 변경1)from torch._six import container_abcs2)from collections import abc as container_abcs
2024.05.23 -
1. 에러 화면TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader' 2. 발생 원인pyyaml 라이브러리의 버전이 업데이트 되면서, 발생한 것으로 파악됨 3. 발생 위치아래 내용의 코드에서 발생A = yaml.load(B) 4. 해결 방법위의 에러가 발생했던 코드를, 아래의 코드로 변경A = yaml.full_load(B)
TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader'1. 에러 화면TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader' 2. 발생 원인pyyaml 라이브러리의 버전이 업데이트 되면서, 발생한 것으로 파악됨 3. 발생 위치아래 내용의 코드에서 발생A = yaml.load(B) 4. 해결 방법위의 에러가 발생했던 코드를, 아래의 코드로 변경A = yaml.full_load(B)
2024.04.30 -
1. 에러 화면ImportError: cannot import name 'ft_net' from partially initialized module 'model' (most likely due to a circular import) (/ubuntu/home/model.py) 2. 발생 원인A.py 에서는 B.py의 B를 import 하고, B.py에서는 A.py의 A를 import 하여 (즉, 서로를 순환 참조 하여) 발생하는 오류 3. 발생 위치모듈을 import하는 부분에서 발생 4. 해결 방법순환 참조를 하지 않도록, 코드 재 구성
ImportError: cannot import name 'A' from partially initialized module 'B' (most likely due to a circular import) (~~~/A.py)1. 에러 화면ImportError: cannot import name 'ft_net' from partially initialized module 'model' (most likely due to a circular import) (/ubuntu/home/model.py) 2. 발생 원인A.py 에서는 B.py의 B를 import 하고, B.py에서는 A.py의 A를 import 하여 (즉, 서로를 순환 참조 하여) 발생하는 오류 3. 발생 위치모듈을 import하는 부분에서 발생 4. 해결 방법순환 참조를 하지 않도록, 코드 재 구성
2024.04.30 -
1. 에러 화면inotify_add_watch(/home//.config/ibus/bus/) failed: (No space left on device) 2. 발생 원인/dev/loop* 의 공간이 모두 100%로 가득 차서 발생 3. inode 용량 확인 방법터미널에서 $ df -h 를 입력하여 확인 4. 해결 방법아래의 명령어를 터미널에 입력하여 /dev/loop* 의 공간을 모두 삭제할 수 있음$ sudo apt autoremove --purge snapd
inotify_add_watch(/home/ubuntu/.config/ibus/bus/f548ca9829174c86875fb96977812812-unix-1) failed: (No space left on device)1. 에러 화면inotify_add_watch(/home//.config/ibus/bus/) failed: (No space left on device) 2. 발생 원인/dev/loop* 의 공간이 모두 100%로 가득 차서 발생 3. inode 용량 확인 방법터미널에서 $ df -h 를 입력하여 확인 4. 해결 방법아래의 명령어를 터미널에 입력하여 /dev/loop* 의 공간을 모두 삭제할 수 있음$ sudo apt autoremove --purge snapd
2024.03.23 -
1. 에러 화면error: metadata-generation-failed2. 발생 원인python의 pip, setuptools, wheel 의 버전이 낮아 발생3. 해결 방법pip, setuptools, wheel 업데이트pip install --upgrade pippip install --upgrade setuptoolspip install --upgrade wheel
Error: metadata-generation-failed1. 에러 화면error: metadata-generation-failed2. 발생 원인python의 pip, setuptools, wheel 의 버전이 낮아 발생3. 해결 방법pip, setuptools, wheel 업데이트pip install --upgrade pippip install --upgrade setuptoolspip install --upgrade wheel
2023.09.22 -
1. 에러 화면IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: 'A/B/C' 2. 발생 원인A/B/ 폴더에 있는 C 파일이 이미 해당 경로에서 폴더로 존재하기 때문 3. 발생 위치본인의 파이썬 실행파일의 해당 파일에 접근하는 부분 4. 해결 방법C 폴더를 삭제 하거나 폴더 이름을 바꾸고, C 파일이 생성되도록 파이썬 코드를 수정하거나 비어있는 C 파일을 생성하여 이용
IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: 'A/B/C'1. 에러 화면IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: 'A/B/C' 2. 발생 원인A/B/ 폴더에 있는 C 파일이 이미 해당 경로에서 폴더로 존재하기 때문 3. 발생 위치본인의 파이썬 실행파일의 해당 파일에 접근하는 부분 4. 해결 방법C 폴더를 삭제 하거나 폴더 이름을 바꾸고, C 파일이 생성되도록 파이썬 코드를 수정하거나 비어있는 C 파일을 생성하여 이용
2023.03.22 -
1. 에러 화면AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int' 2. 발생 원인scikit-learn 라이브러리와 numpy 라이브러리의 호환성이 맞지않아 발생 3. 발생 위치개인마다 위치가 다르며, 본인의 경우 DeepSORT 논문을 실행하던 중 deep_sort/linear_assignment.py 파일에서 발생 4. 해결 방법4.1.1. 일반적인 해결 방법1) 코드에 사용된 np.int를 int로 변경2) pip install "numpy을 통해 이전 버전의 numpy 라이브러리 설치4.1.2. DeepSORT 코드에 맞는 해결 방법에러가 발생한 파이썬 실행 파일의 모듈 import 부분을 1)에서 2)로 교체(즉, 2)의 2번째 라인을 코드에 추가)1..
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int', DeepSORT1. 에러 화면AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int' 2. 발생 원인scikit-learn 라이브러리와 numpy 라이브러리의 호환성이 맞지않아 발생 3. 발생 위치개인마다 위치가 다르며, 본인의 경우 DeepSORT 논문을 실행하던 중 deep_sort/linear_assignment.py 파일에서 발생 4. 해결 방법4.1.1. 일반적인 해결 방법1) 코드에 사용된 np.int를 int로 변경2) pip install "numpy을 통해 이전 버전의 numpy 라이브러리 설치4.1.2. DeepSORT 코드에 맞는 해결 방법에러가 발생한 파이썬 실행 파일의 모듈 import 부분을 1)에서 2)로 교체(즉, 2)의 2번째 라인을 코드에 추가)1..
2023.02.22 -
1. 에러 화면ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.utils.linear_assignment_' 2. 발생 원인scikit-learn 라이브러리의 모듈 중, linear_assignment_가 0.23 버전 이후로 사라짐 3. 발생 위치본인의 파이썬 실행 파일 중, import sklearn.utils.linear_assignment_ 부분 4. 해결 방법에러가 발생한 파이썬 실행 파일의 모듈 import 부분을 1)에서 2)로 교체1)from sklearn.utils.linear_assignment_ import linear_assignment2)from scipy.optimize import linear_sum_assignment as linear_ass..
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.utils.linear_assignment_'1. 에러 화면ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.utils.linear_assignment_' 2. 발생 원인scikit-learn 라이브러리의 모듈 중, linear_assignment_가 0.23 버전 이후로 사라짐 3. 발생 위치본인의 파이썬 실행 파일 중, import sklearn.utils.linear_assignment_ 부분 4. 해결 방법에러가 발생한 파이썬 실행 파일의 모듈 import 부분을 1)에서 2)로 교체1)from sklearn.utils.linear_assignment_ import linear_assignment2)from scipy.optimize import linear_sum_assignment as linear_ass..
2023.02.22 -
1. 에러 화면UserWarning: __floordiv__ is deprecated, and its behavior will change in a future version of pytorch. It currently rounds toward 0 (like the 'trunc' function NOT 'floor'). This results in incorrect rounding for negative values. To keep the current behavior, use torch.div(a, b, rounding_mode='trunc'), or for actual floor division, use torch.div(a, b, rounding_mode='floor').2. 발생 원인tensor의..
UserWarning: __floordiv__ is deprecated, and its behavior will change in a future version of pytorch. It currently rounds toward 0 (like the 'trunc' function NOT 'floor').1. 에러 화면UserWarning: __floordiv__ is deprecated, and its behavior will change in a future version of pytorch. It currently rounds toward 0 (like the 'trunc' function NOT 'floor'). This results in incorrect rounding for negative values. To keep the current behavior, use torch.div(a, b, rounding_mode='trunc'), or for actual floor division, use torch.div(a, b, rounding_mode='floor').2. 발생 원인tensor의..
2023.02.06 -
1. 에러 화면subprocess.check_output(["git", "describe"])))subprocess.CalledProcessError: Command '['git', 'describe']' returned non-zero exit status 128. 2. 발생 원인무언가 subprocess를 check 하는 알고리즘과, 설치된 라이브러리의 버전 차이에 따른 오류로 파악 3. 발생 위치본인의 파이썬(아나콘다) 설치경로(.../pythonX.X) 폴더의 subprocess.py 파일 4. 해결 방법파일의 내용 중, ~, check=True, ~ 부분을 ~, check=False, ~로 수정
subprocess.CalledProcessError: Command '['git', 'describe']' returned non-zero exit status 1281. 에러 화면subprocess.check_output(["git", "describe"])))subprocess.CalledProcessError: Command '['git', 'describe']' returned non-zero exit status 128. 2. 발생 원인무언가 subprocess를 check 하는 알고리즘과, 설치된 라이브러리의 버전 차이에 따른 오류로 파악 3. 발생 위치본인의 파이썬(아나콘다) 설치경로(.../pythonX.X) 폴더의 subprocess.py 파일 4. 해결 방법파일의 내용 중, ~, check=True, ~ 부분을 ~, check=False, ~로 수정
2023.02.03 -
1. 에러 화면ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 1 (pid: 2762685) 2. 발생 원인컴퓨터의 자원(cpu, ram, gpu 등) 한계보다 더 큰 모델의 크기나, 데이터가 한 번에 들어온 경우 3. 발생 위치본인의 파이썬 실행 파일 중, 모델을 구성하는 부분 혹은 데이터를 로드하는 부분 4. 해결 방법모델의 크기 축소, 배치 크기 축소 등
ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 11. 에러 화면ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 1 (pid: 2762685) 2. 발생 원인컴퓨터의 자원(cpu, ram, gpu 등) 한계보다 더 큰 모델의 크기나, 데이터가 한 번에 들어온 경우 3. 발생 위치본인의 파이썬 실행 파일 중, 모델을 구성하는 부분 혹은 데이터를 로드하는 부분 4. 해결 방법모델의 크기 축소, 배치 크기 축소 등
2023.02.03 -
1. 에러 화면return _lsap_module.calculate_assignment(cost_matrix)ValueError: matrix contains invalid numeric entries 2. 발생 원인matrix에 숫자가 아닌 elements가 존재해서 발생, 주로 어떤 수를 0으로 나눠서 발생(NaN 값 생성)하는 에러로 보여짐GitHub의 issue에 올라온 버그 논의 3. 발생 위치본인의 파이썬(아나콘다) 라이브러리 중, scipy의 설치경로(.../pythonX.X/site-packages/scipy/optimize) 폴더의 _lsap.py 파일 혹은 linear assignment.py 파일 4. 해결 방법파일에 NaN 값을 피하기 위해, 임의의 아주 큰 값으로 대체하는 아래 코..
ValueError: matrix contains invalid numeric entries1. 에러 화면return _lsap_module.calculate_assignment(cost_matrix)ValueError: matrix contains invalid numeric entries 2. 발생 원인matrix에 숫자가 아닌 elements가 존재해서 발생, 주로 어떤 수를 0으로 나눠서 발생(NaN 값 생성)하는 에러로 보여짐GitHub의 issue에 올라온 버그 논의 3. 발생 위치본인의 파이썬(아나콘다) 라이브러리 중, scipy의 설치경로(.../pythonX.X/site-packages/scipy/optimize) 폴더의 _lsap.py 파일 혹은 linear assignment.py 파일 4. 해결 방법파일에 NaN 값을 피하기 위해, 임의의 아주 큰 값으로 대체하는 아래 코..
2023.02.03