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https://towardsdatascience.com/medical-image-pre-processing-with-python-d07694852606 Medical Image Pre-Processing with Python An overview of preprocessing a dicom image for the training model. towardsdatascience.com https://vincentblog.xyz/posts/medical-images-in-python-computed-tomography

successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero gpu를 사용해 tensorflow를 돌릴 때 위와 같은 warning이 뜰 때가 있습니다 이에 대한 해결 방법은 우선 노드를 확인합니다 $ lspci | grep -i nvidia $ /sys/bus/pci/devices $ cat /sys/bus/pci/devices/0000\:06\:00.0/numa_node 빨간색 부분이 노드를 확인할 때 체크한 숫자와 매칭이 됩니다(빨간색 박스 부분) 노드와 연결이 되어 있지 않으면 -1로, 연결되어 있다면 0으로 프린트가 됩니다..

기존에 학습된 pretrained model의 weight을 사용해서 새로운 task를 학습하는 모델로 transfer learning을 진행할 때 pretrained model과 transfer learning을 진행하는 model간의 class 개수가 달라 weight이 정확히 매칭되지 않는다 문제가 발생합니다 이 문제를 해결하는 방법은 매치되는 weight만 적용시키는 것인데 pretrained model의 weight을 저장할 때 save_format을 tf가 아닌 h5형식으로 저장하는 것 입니다(model.save_weight(save_format='h5') 기존에 model.save_weight을 통해 weight을 저장하면 save_format이 tf로 되어 있는데 이 상태로 class 개수..