[python error] ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.1.0 (from human-body-prior) (from versions: 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1)ERROR: No matching distribution found for torch==1.1.0
SMPLify-X로부터 fitting 알고리즘을 사용하기 위해 readme 대로 설치하는 도중에 다음과 같은 에러가 발생했다. ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.1.0 (from human-body-prior) (from versions: 1.7.1, 1.8.0, 1.8.1, 1.9.0, 1.9.1, 1.10.0, 1.10.1) ERROR: No matching distribution found for torch==1.1.0 에러 내용을 보면 torch 1.1.0에 맞는 버전이 없다는 에러이다. 그런데 나는 파이토치를 1.8.0 버전을 쓰고 있어서 이해할 수 없었다. 그래서 conda 로 다시 pytorch 1..
[numpy] numpy.void 데이터 사용법
데이터셋을 다루는데 데이터셋의 라벨링이 numpy void로 되어있고 그 데이터가 도대체 어떤 형태로 정리가 되어있는건지 이해할 수 없어서 numpy void 에 대해서 공부해보았다. 이 글에서는 개념적인 내용보다는 numpy void 로 정리된 데이터를 어떻게 이해할 수 있으며 어떻게 사용하는지에 대해서만 간략한 예시로만 정리하겠다. dataset.labels['table'][sample_idx] (0, 1690, 1, [[[1357., 1759.], [1240., 1544.], [1137., 1681.], [1234., 1659.], [1320., 1534.], [1403., 1748.], [1169., 1646.], [1091., 1637.], [1079., 1538.], [1186., 1509.]..
[python 문법] filter 사용법
filter result = filter(lambda x : "A", "B") B 에서 가져온 값 중 A를 만족할 때 (true가 되는) 값들만 가져온다. 예제를 살펴보자. target = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] result = filter(lambda x : x%2==0, target) print(list(result)) target이라는 리스트를 가져와서 x%2==0 를 만족하는 값들만 가져온다는 문법이다. 즉, target 중에서 짝수만 가져온다는 말. 결과는 다음과 같다. [2, 4, 6, 8, 10] 위의 예제에서 "A"조건이 항상 True 이게 만들어보자. target = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] result = filter(l..