CODERNER

Error while loading conda entry point: conda-libmamba-solver (libarchive.so.19: cannot open shared object file: No such file or directory)CondaValueError: You have chosen a non-default solver backend (libmamba) but it was not recognized. Choose one of: classic 잘 쓰던 conda가 어느날 위와 같이 에러를 뱉기 시작했다. conda env list 정도의 출력 커맨드를 제외하곤 앵무새처럼 계속 위와 같이 에러를 계속 뱉는다. 원인은 모르겠다... 해결법conda install --solver=class..

ONNX 모델 변환 완료한 뒤, python이든 c#이든 inference할 때 CPU로 도는 현상이 있다.  nvidia-smi 찍어보면 메모리 사용량 뿐만 아니라 사용률 또한 0%로 계속 찍힌다. 이유는 onnxruntime과 CUDA, cuDNN 버전이 안맞아서다. 높은 확률로 현재 CUDA12 사용할 때일 것. https://onnxruntime.ai/docs/install/ Install ONNX RuntimeInstructions to install ONNX Runtime on your target platform in your environmentonnxruntime.ai 홈페이지 안내사항을 읽어보면 코딱지만하게 기본 CUDA 설정이 11.X라고 적혀있다.  즉, 설치된 onnxruntime..

sudo apt install meshlab 이렇게만 치면 잘 깔리는 meshlab. obj 파일을 열어보면 ubuntu 22.04에서는 아무 오류없이 바로 꺼진다.  이슈를 검색해보면 비슷한 일을 겪은 사람들이 꽤 있는 것 같은데 명확하게 어떻게 해결하라는지 방법이 크게 없다.  snap을 이용한 방식은 ubuntu 18.04 이후로 안 되는 것 같다. apt를 이용해 meshlab을 설치하는 것처럼 시스템에 설치해버리는 방법은 없더라. https://www.meshlab.net/#download MeshLab the open source system for processing and editing 3D triangular meshes. It provides a set of tools for editi..

https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn GitHub - NVlabs/tiny-cuda-nn: Lightning fast C++/CUDA neural network frameworkLightning fast C++/CUDA neural network framework. Contribute to NVlabs/tiny-cuda-nn development by creating an account on GitHub.github.com 요즘 NeRF 시리즈 논문들에서 자주 다루는 library, tinycudann 설치할 때 잡음이 많다. 기본적으로 gpu에 맞는 nvidia driver를 설치해두어야 할 것, 또 이에 맞는 CUDA를 설치해둘 것. 이건 만족했다는 전에 하에 진행해도..

Golang을 공부하던 차, Golang은 다른 python이나 javescript처럼 맘대로 프로젝트 위치를 지정할 수 없다는 걸 알았다. 보통 /usr/local/go 경로에 설치하고 그 하위에 src/PROJECT_DIR을 따로 만들어서 정리하는 식이다. 그러다 보니 보통 저 경로 상에 있는 파일을 수정하고자 하면 sudo 권한이 필요한데 VSCODE 에서 작업할 때, sudo 권한 때문에 매번 저장할 때마다, 다음 문구가 뜨면서 sudo 로그인을 요구한다. (꽤나 귀찮다...) Failed to save : ~~~.go insufficient permissions. select 'retry as sudo' to retry as superuser. 그렇다고 VSCODE 자체를 sudo 권한으로 실행..