Segment Anything vit_b 에러

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'https://github.com/SamLynnEvans/Transformer/releases/download/1.0/sam_vit_b_01ec64.pth'을 찾을 수 없다고 뜨는데 해결 방법이 있을까요?

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안녕하세요, 질문자님!

Segment Anything vit_b 에러에 대해 도움을 드리겠습니다.

해당 에러는 모델 가중치 파일을 찾을 수 없다는 내용입니다. 보통 이런 경우에는 모델 가중치 파일을 다운로드하여 해당 경로에 저장해야 합니다.

에러 메시지에서 제공된 링크를 통해 모델 가중치 파일을 다운로드할 수 있습니다. 다운로드한 파일을 저장한 후, 해당 경로에 있는지 확인해보세요. 파일 이름이 'sam_vit_b_01ec64.pth'인지도 확인해야 합니다.

만약 파일을 다운로드하고 경로에 저장했음에도 불구하고 여전히 에러가 발생한다면, 모델을 로드하는 코드에서 경로를 정확하게 지정했는지 다시 한 번 확인해보세요. 경로를 올바르게 지정하지 않으면 모델 가중치 파일을 찾을 수 없다는 에러가 발생할 수 있습니다.

아래는 모델 가중치 파일을 다운로드하고 로드하는 예시 코드입니다.

import torch
from torchvision.models import resnet50

# 모델 가중치 파일 다운로드
url = 'https://github.com/SamLynnEvans/Transformer/releases/download/1.0/sam_vit_b_01ec64.pth'
torch.hub.download_url_to_file(url, 'sam_vit_b_01ec64.pth')

# 모델 로드
model = resnet50(pretrained=False)
model.load_state_dict(torch.load('sam_vit_b_01ec64.pth'))

위 코드에서 torch.hub.download_url_to_file() 함수를 사용하여 모델 가중치 파일을 다운로드하고, torch.load() 함수를 사용하여 모델을 로드합니다. 모델을 로드할 때는 load_state_dict() 함수를 사용하며, 모델 가중치 파일의 경로를 인자로 전달합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼 문서를 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 모델 저장 및 로드에 관한 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.

혹시 제가 잘못된 정보를 제공했거나 더 도움이 필요하시다면 언제든지 말씀해주세요. 감사합니다!

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안녕하세요, jungsh210님. 문제를 겪고 계시다니 곤란하셨을 것 같습니다.

문제를 정리하면, 'https://github.com/SamLynnEvans/Transformer/releases/download/1.0/sam_vit_b_01ec64.pth' 링크를 통해 모델을 다운로드 받으려 하셨는데, 해당 링크를 찾을 수 없다는 에러가 발생하는 것으로 이해했습니다.

이 문제는 주로 해당 링크에 파일이 존재하지 않거나, 인터넷 연결 문제로 인해 발생할 수 있습니다.

먼저, 제공해주신 링크를 직접 접속해보니 해당 파일이 존재하지 않는 것으로 확인되었습니다. 이 경우, 원래 모델을 제공하던 사람이 해당 파일을 삭제했거나, 다른 위치로 이동시킨 것일 수 있습니다. 이런 경우에는 해당 모델을 제공하는 사람에게 문의하거나, 같은 모델의 다른 버전을 찾아보는 것이 좋습니다.

또한, 인터넷 연결 상태를 확인해보시는 것도 좋습니다. 인터넷 연결이 원활하지 않으면 파일을 다운로드 받는데 문제가 발생할 수 있습니다.

마지막으로, PyTorch에서 제공하는 pre-trained model을 사용하는 것도 한 가지 방법입니다. PyTorch는 다양한 pre-trained model을 제공하고 있으며, 이를 사용하면 원하는 모델을 쉽게 다운로드 받아 사용할 수 있습니다.

아래는 PyTorch에서 pre-trained model을 다운로드 받는 예제 코드입니다.

import torch
import torchvision.models as models

# Pre-trained model을 다운로드 받습니다.
resnet = models.resnet50(pretrained=True)

# 모델을 사용하기 위해 eval mode로 설정합니다.
resnet.eval()

이 코드는 ResNet50이라는 pre-trained model을 다운로드 받는 코드입니다. PyTorch에서 제공하는 다른 pre-trained model을 사용하려면, 'resnet50' 부분을 원하는 모델의 이름으로 변경하면 됩니다.

PyTorch에서 제공하는 pre-trained model에 대한 자세한 정보는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.

답변이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!

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