구차니의 잡동사니 모음

나의 경우는 회사 계정이라 다른 문제가 원인이었네..

일단 귀찮아서(!) 핸드폰 잠금을 없음으로 하다 보니

회사 계정의 경우 정책상 PIN이나 드래그나 지문등을 하도록 강제되어 있는데

내가 한 설정과 충돌이 나서 별다른 알람없이 계속 멈춰있는 것으로 보였던 것 -_-

아무튼 해결책은

1. 핸드폰 화면 잠금 설정

2. 보안폴더에 PIN 설정해놨으니 보안폴더에 gmail 앱 복사하고 사용 << 이걸로 사용중

[링크 : https://support.google.com/mail/answer/4780745?co=GENIE.Platform%3DAndroid&hl=ko]

flex ops라는 말이 많이 나와서 도대체 멀까 정의를 찾아보는데 공식적인 문서는 발견하지 못했지만..

select 텐서플로우 ops를 텐서플로우 라이트에서 사용하는 내부 코드의 명칭

이라고 하니 더 이해가 안되네?

[링크 : http://stackoverflow.com/questions/53824223/what-does-flex-op-mean-in-tensorflow]

[링크 : https://www.tensorflow.org/lite/guide/ops_select]

+

[링크 : https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/45875]

man 뒤져보니 -I 옵션에 압축 프로그램으로 사용할 명령어를 넣어주는게 있네

tar -I pigz -xf /mnt/sd/current/backup/bigbackup_web.tar.gz -C /tmp

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/36917882/how-to-use-pigz-with-tar]

, 인줄 알았는데 : 로 해주어야 하네

QT_QPA_PLATFORM=linuxfb:fb=/dev/fb1:nographicsmodeswitch ./qt_app

[링크 : https://doc.qt.io/qt-5/embedded-linux.html]

[링크 : https://qt.developpez.com/doc/4.7/qt-embedded-displaymanagement/]

grep 을 쓰면 파일명 등의 자질구레한(?) 정보가 나오는데

그런거 빼고 순수하게 매칭되는 부분만 추출해 낼 때 쓰는 옵션

[링크 : https://unix.stackexchange.com/questions/13466/can-grep-output-only-specified-groupings-that-match]

[링크 : https://pypi.org/project/tensorflow/1.15.5/]

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/61491893/i-cannot-install-tensorflow-version-1-15-through-pip]

재생하려니 안되고...

Pixel format yuv420p is not supported, use bgr24

pix_fmt 로 바꾸려고 하니 안되네.. -_-

Incompatible pixel format 'bgr24' for codec 'mpeg4', auto-selecting format 'yuv420p'

오잉?

+

하드웨어 가속을 못 받아서 그런가 무지 힘들어 하네

$ ffmpeg -re -i INPUT -c:v rawvideo -pix_fmt bgra -f fbdev /dev/fb0

[swscaler @ 0x2020050] No accelerated colorspace conversion found from yuv420p to rgb24.

[링크 : https://ffmpeg.org/ffmpeg-devices.html#Examples-12]

가 목적은 아니었고

갑자기 띵똥해서 동의서 받으러 왔다길래 설명서 받았다가

읽고 돌려드리고 사인하려고 올라가다 보니 6층 ㅋㅋ

평지만 걷기 하다 보니 근력이 약해진건지

마스크 때문에 숨을 크게 못쉬어서 더 힘든건지

아마도 둘다겠지만 -_ㅠ

힘들었다 ㅠㅠ

그래서 저녁에 다시 큰 맘 (!) 먹고 12층까지 걸었는데

1층에 살다보니 엘리베이터 탈일이 없어서 이제야 두번째 탄 듯

아무튼 25층까지 빼곡하게 버튼이 있는걸 보니 신기하네 ㅋㅋ

아주 에러가 에러에 에러를 무는구만...

ModuleNotFoundError: No module named 'official'

pip3 install tf-models-official

[링크 : https://github.com/tensorflow/models/issues/8291]

from object_detection.protos import string_int_label_map_pb2 ImportError: cannot import name 'string_int_label_map_pb2' 

sudo apt-get install protobuf-compiler

protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

[링크 : https://github.com/tensorflow/models/issues/7877]

tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for checkpoint/mobilenet_v2.ckpt-1

[링크 : https://github.com/bourdakos1/Custom-Object-Detection/issues/11]

[링크 : https://github.com/tensorflow/models/issues/2676]

일단은 기존의 체크포인트가 있는건가 싶어서 아래의 경로에서 학습된걸 받고

config에서 300 300인걸 320 320으로 수정하고 아래와 같이 ckpt-0.data 식으로 되어 있어서 ckpt-0만 입력해주니 일단 넘어간다.

[링크 : http://download.tensorflow.org/models/object_detection/tf2/20200711/ssd_mobilenet_v2_320x320_coco17_tpu-8.tar.gz]

tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:80] Allocation of 629145600 exceeds 10% of free system memory.

config 파일에서 찾아보니 train_config에 batch_size가 좀 큰 듯?

train_config: {
  fine_tune_checkpoint_version: V2
  fine_tune_checkpoint: "aimd/checkpoint/ckpt-0"
  fine_tune_checkpoint_type: "classification"
  batch_size: 512

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/50304156]

AssertionError: Some Python objects were not bound to checkpointed values, likely due to changes in the Python program: [SyncOnReadVariable:{
  0: <tf.Variable 'block_6_expand_BN/moving_variance:0' shape=(192,) dtype=float32, numpy=

아니. 제공된 건데 왜 detection이 아니고 classification으로 되어 있는거야?

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/63552169]

ValueError: Cannot assign to variable BoxPredictor/ConvolutionalClassHead_0/ClassPredictor/bias:0 due to variable shape (6,) and value shape (273,) are incompatible

원래 학습된게 90개를 구분하도록 된 녀석인데 강제로 숫자를 바꾸어 주었더니(90->1) 저렇게 에러가 난듯.

대충 (1+1)*3 과 (90+1)*3 을 해보면 맞는 수치인 것 같은데..

[링크 : https://eehoeskrap.tistory.com/368]

i5-2520m 에서 1번의 train/ 1번의 eval을 하도록 설정하였는데

train 880 여개 eval 220  여개 인데 나름 1분 30초면 빠른건가? (쌩 cpu 만으로 하는데)

조금 범위가 너무 광범위 한거 아닌거 싶긴 하지만

대부분은 여론은 통과시켜야 하지 의사들이 너무 윤리적이지 못하다 쪽으로 가는 듯.

아무튼 강력범죄를 어떻게 규정하게 되는진 모르겠지만

운전중에 사고로 누군가를 죽이게 될 경우 의사면허 박탈이 맞는것이냐 라고 의협은 이야기 하긴 하는데

그럼 의료행위중 발생한 사망사건이나 성추행/성폭행으로 제한하고

수술실 CCTV를 밀어 붙이는게 더 명분이 설려나?

어짜피 고삐없이 마음대로 하던 것에 제동이 걸리는 건 매한가지라서

어느쪽이던 반대를 할건 뻔하니 밀어 붙여야 하는게 옳은걸까?

[링크 : http://news.v.daum.net/v/20210220172534855]