요즘 deep learning 공부를 위해 Python과 Tensorflow 기반으로 공부를 하고 있습니다.

 

Deep learning 이해와 실습 및 neural net 구성에 필요한 기초 개념적인 컴퓨터 학습을 비롯 이론부터 소소한 테스트까지 함께 병행하고 있습니다.

 

그런데 제게 닥친 오류 한가지를 간단히 소개 및 해결방법에 대해 공유드리고자 합니다.

 

 

 

 

 

보통 deep learning 을 입문할때 제일 먼저 하는게 영상의 분류(classification) 입니다.

 

이는 훈련용 문제지와 정답 (training dataset) 을 동시에 인공신경망(ANN: Artificial neural network)에 집어넣고 일정 횟수(epoch)만큼 반복 학습하여 최적화된 학습 데이터를 만들고 난 후, 실제 문제지 (test dataset)을 넣어 결과를 확인합니다.

 

그리고 그 결과가 얼마만큼의 정확도를 가지는지를 확인하고 더 최적화된 인공신경망을 구성 및 테스트 해보는게 보통인데, 초반 입문자는 서두에 이미 언급했듯, 영상의 입력과 학습을 통해 영상의 종류에 따라 알아 맞춰보는 분류(classification)를 진행합니다.

 

기계학습 분야의 대표적인 트레이닝 및 테스트용 데이터셋인 MNIST dataset. 이는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 데이터셋이며, 이것의 학습을 통해 손으로 쓴 숫자를 스스로 인식하여 알려주는 훈련에 주로 활용됩니다. 이때 숫자를 인식하여 분류할때 확용되는 기법이 classification 입니다. (출처: 위키백과)

 

 

 

 

 

저 역시 이렇게 시작하고 있으며, 요즘은 CNN(Convolutional neural network) 기반으로 영상 내 사물 혹은 대상을 파트별로 쪼개는 기법(segmentation) 을 공부하고 있습니다.

 

여기서 한가지 문제점이 발생했는데, 연산된 결과 정보의 디버깅을 위해 정보 시각화에 특화된 Matplotlib 을 이용하여 정보를 확인해보고자 했지만, 아래와 같은 특정 에러코드가 뜨면서 오류가 발생하며 디버깅이 멈추는 상황이 발생했습니다.

 

qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin "windows" in "" even though it was found.
This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. Reinstalling the application may fix this problem.

Available platform plugins are: direct2d, minimal, offscreen, webgl, windows.

 

 

 

해외 여러 블로그를 찾아보고 해결책을 모색해봤지만, 저에게는 효과가 없어 너무나도 답답한 상황에 마침 한줄기 빛과 같은 한 블로그의 게시글을 보게 되었습니다.

 

증상은 저와 거의 동일했으며, 해결하기 위해 시도한 2가지 방법을 공유해주셨습니다.

 

Could not load the Qt platform plugin 에러 해결 :: 내 삶 을 로 깅 하 기 (tistory.com)

 

Could not load the Qt platform plugin 에러 해결

에러 전문은 이런식으로 생겼다. qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin "windows" in "" even though it was found. This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. Reinstalling the application may

log-mylife.tistory.com

 

저 역시 기존에 있는 Numpy 와 Matplotlib, 그리고 pyqt5 을 지우고, 해당 글 게시자님과 같은 방법으로 재설치 해주었습니다. 

 

pip install pyqt5
pip install pyqt5-tools

 

 

 

이후, PC를 재부팅 후 프로그램을 컴파일 후 디버깅을 해보니.. 

 

문제가 발생했던 부분도 무사히 넘어가지고 오류코드도 사라졌습니다.

 

기존에 C 와 C++로 주로 연구개발을 진행했었고, Python 은 상대적으로 활용을 많이 못했었기에, 해당 오류를 잡는데 생각보다 많은 시간이 걸렸네요.

 

혹시나 해당 오류로 고생하고 계실 분들이 계실까봐 제가 참고했던 방법을 공유드리기 위해 글을 작성해보았습니다.

 

그럼 이제 또 다른 문제와 버그를 맞이하러 가보겠습니다.

 

 

 

 

 

Posted by Tommy™
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