지속 가능한 꾸준함

https://developer0hye.tistory.com/598 20230706 최고 월간 방문수 경신 및 누적 방문수 6만 돌파 https://developer0hye.tistory.com/557 20230503 최고 월간 방문수 경신 https://developer0hye.tistory.com/516 20230401 최고 월간 방문수 경신 기존: 3,755 신: 4,197 developer0hye.tistory.com developer0hye.tistory.com 근 두달간 챗지피 developer0hye.tistory.com

3개의 함수를 1개의 함수로 줄여버렸다. cv::cuda::GpuMat의 ptr 반환형을 void로 지정하니 constexpr 키워드와 함께 해당 블럭의 컴파일이 안되더라... 원래 그런건가? 컴파일할때 뭔가 불명확해져서 컴파일이 안되나...?? template 함수를 사용하면 안되는건가...! 아무튼, constexpr 을 적절히? 처음 실제 코드를 작성하는데 활용해봤다. 원래는 함수에 잘 붙던데, 아직 함수에 붙여보지는 않았다. 코드의 재사용성을 증가시켰다기 보다는 locality 측면에서 개선된 느낌이다. 아... 그리고 Ort::MemoryInfo에 "Cuda" 대신 멋대로 "CUDA" 넣어봤는데 역시 안됐다ㅋㅋ 이거말고 다른데를 손봐야 하는데...

5년 사용한 S9+야 고마웠어 잘썼다. 앞으로의 5년을 책임져줄 S23 울트라야 안녕 펜을 잘 활용해보고 싶다.

https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/TensorRT-ExecutionProvider.html#c-api-example NVIDIA - TensorRT Instructions to execute ONNX Runtime on NVIDIA GPUs with the TensorRT execution provider onnxruntime.ai 20230725 기준 ONNXRuntime Official Docs 에 안내된 TensorRT 사용법으로는 TensorRT를 완전히 활용할 수 없는 걸로 파악된다. 여기서 완전히 활용 못한다는 의미는 Dynamic Batch 사이즈를 갖는 데이터에 대한 Inference 를 의미한다. 왜냐! 처음에 모델 Build할때 min..

https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/cuda CUDA | NVIDIA NGC CUDA is a parallel computing platform and programming model that enables dramatic increases in computing performance by harnessing the power of the NVIDIA GPUs. catalog.ngc.nvidia.com nvidia에서 제공하는 cuda-devel 이미지를 사용하면 TensorRT 를 쉽게 설치할 수 있다. * TensorRT이미지를 사용해도 되지만 cuda-devel 을 base로 하는 경우에 한하여 작성된 글이다. cuda-devel 이미지로..

발리할때 채높이는 내 눈앞에 채가 보이게 두고 공이 날라오면 전방으로 나가면서 위에서 아래로 갖다대기 몸쪽으로 날라오면 몸에 맞지 않도록 사이드 스텝 밟아서 피하면서 공을 칠 수 있는 각 만들어주기 높은 공 스매시로 처리할때는 공을 치면서 인사하지 말기 인위적으로 몸을 회전하지 말고 공에 임팩트를 준후 자연스레 힘을 흘려보내 몸이 회전되도록 만들기 지금은 같이 치는 사람에게 최대한 공을 보내도록 노력할 것

일별 블로그 조회수에는 패턴이 존재한다. 마치 절대값을 취한 sin 함수같다. 주말에 뚝떨어지고 평일에는 대체로 화~목에 1주단위로 최대값을 기록한다.

포핸드, 백핸드, 발리 골고루 숙련중이다. 백핸드도 계속하다보니 이질적으로 느껴졌던 동작이 차차 몸에 익고있다. 문제는 백핸드는 네트도 못 넘기는 경우가 많다. 초반에 칠때 백핸드로 홈런을 하도 많이 하다보니 최대한 낮게 보내려고 자세를 점점 수정했었다. 그러다보니 낮게 가서 못 넘는 경우가 절반이고, 절반은 파워가 부족해서 네트 터치 조차 못하는 거 같다. 한 한달만 더 치면 될 거 같다.

https://github.com/developer0hye/onnxruntime-cuda-cpp-example/blob/main/examples/dynamic_batch_yolov8.cpp 테스트 모델: YOLOv8n Class Score 가 0.25 이상인 바운딩 박스만 출력 CPU Output size: 6 x1: 0.0581711 y1: 254.459 x2: 32.5574 y2: 324.874 score: 0.255069 class_id: 11 class_name: stopsign x1: 19.2957 y1: 230.079 x2: 793.328 y2: 756.118 score: 0.870351 class_id: 5 class_name: bus x1: 669.096 y1: 393.621 x2: 809..

onnx 모델에는 operations 뿐만아니라 metadata 도 저장할 수 있다. 이를 잘 활용하면 하나의 onnx 파일로 별도의 config 파일 없이도 손쉽게 모델을 배포할 수 있을 것이다. 이를 C++ 에서 읽어올 수 있는 방법은 아래와 같다. *onnxruntime 1.15.1 기준이다. #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include int main(int argc, char *argv[]) { std::string model_file = "/app/models/yolov8n.onnx"; Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WAR..