When will you grow up?

딥러닝 연구를 하다 보면 최첨단 기술을 소개하는 논문들을 마주하게 됩니다. 하지만 이 논문들을 처음부터 끝까지 이해하고, 이를 코드로 구현하는 것은 상당히 많은 시간과 노력이 필요합니다. 이런 고민을 덜어줄 멋진 프로젝트가 있어 소개합니다: Papers-in-100-Lines-of-Code.  Papers-in-100-Lines-of-Code란?이 프로젝트는 유명한 딥러닝 논문들을 단 100줄의 코드로 간결하게 재현하는 것을 목표로 합니다. 복잡한 알고리즘과 긴 코드 없이도 논문의 핵심 아이디어를 이해하고 재현할 수 있도록 설계된 코드를 제공합니다.즉, 이 리포지토리는 딥러닝 연구자나 학습자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다:간결한 구현: 논문의 복잡한 내용을 최소한의 코드로 표현.빠른 이해: 논문의 주..

Multi-GPU Training 중 발생한 오류 해결 사례 공유최근 Multi-GPU Training을 진행하던 중 아래와 같은 오류가 발생하여 학습이 중단되는 상황을 겪었습니다. torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError 이 오류를 해결하기 위해 다양한 방법을 시도해 보았고, 결국 마지막 방법으로 문제를 해결할 수 있었습니다. 이 글에서는 오류를 해결하기 위해 시도했던 과정과 해결 방법을 공유하고자 합니다. 1. 오류 발생 원인 추정이 오류의 원인은 보통 다음과 같은 상황에서 발생할 수 있습니다:RAM 부족GPU Memory 부족PyTorch 버전 문제Batch Size 설정 문제위 원인들을 하나씩 점검하며 해결 방법을 적용해..

몽키패치(Monkey Patch)는 실행 중인 프로그램의 동작을 변경하기 위해 기존의 코드나 메소드를 동적으로 수정하거나 재정의하는 기법입니다. 파이썬에서는 클래스나 함수의 속성을 런타임에 변경할 수 있기 때문에 몽키패치가 자주 사용됩니다. PyTorch에서도 특정 기능을 커스터마이징하거나 디버깅, 실험적인 코드 변경 등을 위해 몽키패치를 활용할 수 있습니다. 몽키패치의 기본 원리파이썬의 동적 속성 변경을 활용해 기존 모듈이나 클래스의 메서드를 재정의하거나 새로운 속성을 추가합니다. 아래는 간단한 예시입니다.class MyClass: def original_method(self): print("Original Method")# 기존 메서드를 변경def monkey_patched_meth..