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..