저번 답변을 얻고 진행한 결과
세션 실행하는 부분인 2단계에서 시간이 엄청 걸리더니
커널이 재시작되었습니다.
1.혹시 어디가 잘못된 걸까요?
2. dataset도 1x640x640x3으로 바꿔야하나요?
안녕하세요, FuriosaAI 김종욱입니다.
SDK-0.10.0 에서 사용하는 session 을 이용하여 코드를 작성을 해보고 실행을 해보았을때 컴파일하는 과정에서 약 20분정도가 소요되는 것을 확인하였습니다.
혹시 아래부분에 해당하는 코드에서 시간이 오래걸리는 것이 맞으실까요?
from furiosa.runtime.sync import create_runner
def preproc(img, input_size, swap=(2, 0, 1)):
if len(img.shape) == 3:
padded_img = np.ones((input_size[0], input_size[1], 3), dtype=np.uint8) * 114
else:
padded_img = np.ones(input_size, dtype=np.uint8) * 114
r = min(input_size[0] / img.shape[0], input_size[1] / img.shape[1])
resized_img = cv2.resize(
img,
(int(img.shape[1] * r), int(img.shape[0] * r)),
interpolation=cv2.INTER_LINEAR,
).astype(np.uint8)
padded_img[: int(img.shape[0] * r), : int(img.shape[1] * r)] = resized_img
# padded_img = padded_img.transpose(swap) # line 15
# padded_img = np.ascontiguousarray(padded_img, dtype=np.float32) # line 16
return padded_img, r
compiler_config = {
"permute_input": [
[0, 2, 3, 1],
],
}
total_predictions = 0
elapsed_time = 0
with create_runner(model_quantized, compiler_config=compiler_config) as session:
for image in islice(glob.iglob("coco/test2017/*.jpg"), 1000):
inputs = [preproc(cv2.imread(image), (640, 640))[0][np.newaxis, ...]]
start = time.perf_counter_ns()
outputs = session.run(inputs)
elapsed_time += time.perf_counter_ns() - start
total_predictions += 1
네 맞습니다
뭐가 꼬였었는지 20분이상 시간 걸리고 커널이 재시작되는 문제가
재부팅하고도 계속 발생했는데
다른 일을 한다고 컴의 전원선도 다 분리하고 보관하다가
다시 켜서 확인하니 지금은 정상적으로 됩니다. …
답변 감사합니다.
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