놀고 싶은 빈둥이의 coding 연구소

본 글에서는 anaconda를 통해 생성한 가상환경을 spyder와 연결하는 방법에 대해서 설명한다. 1. anaconda prompt를 실행 후 원하는 가상환경을 활성화한다.>> conda activate [env_name]2. 활성화한 가상환경에서 spyder를 설치한다.>> conda install spyder3. prompt에 'spyder'를 입력하면, spyder가 가상환경에 맞게 실행된다. 기존의 spyder 프로젝트가 있어도 해당 가상환경에 대해 돌아간다. 이 경우, anaconda prompt를 종료하면 spyder도 종료된다.

이 페이지에서는 anaconda 설치 후 anaconda에서 생성한 가상환경을 Jupyter Notebook이나 Pycharm에 연결하는 방법에 대해서 설명한다. anaconda에서 가상환경을 생성하는 방법은 아래 링크를 참고바란다.https://qlsenddl-lab.tistory.com/57 1. Jupyter Notebook에 가상환경 연결하기 1) Anaconda prompt에서의 설정- anaconda prompt를 실행하고 생성된 가상환경을 활성화 한다. (활성화하는 방법은 링크 ' https://qlsenddl-lab.tistory.com/57 ' 참고) - 활성화된 가상환경에서 아래 명령을 통해 jupyter notebook과 관련 모듈을 설치한다.>> pip install jupyter ..

이 페이지에서는 Python도 설치되어 있지 않은 상태에서부터 GPU(cuda)를 사용할 수 있는 pytorch 개발을 위한 환경 구축 방법을 정리한다. 버전 관리를 위해 가상 환경을 만들지만 anaconda가 아닌 기본 window 상에서 가상환경을 만드는 방법*을 소개한다.(anaconda 가상 환경 생성은 Python 개발 환경 구축2: Anaconda에서 가상 환경 다루기 참고) 마지막으로 Pytorch에서 cuda, cudnn을 설치하는 복잡한 과정에 대해서 서로 버전 충돌이 나지 않게 호환성을 점검하고 최신 버전 뿐만 아니라 원하는 이전 버전의 pytorch, cuda, cudnn을 설치하는 방법에 대해서 정리한다. * python과 matlab을 연동하는 경우 matlab에서 anaconda..

아나콘다는 Python 패키지 관리 프로그램으로 설치 방법은 아래 링크에 나와있다. https://qlsenddl-lab.tistory.com/13 아나콘다의 장점 중 하나는 가상환경을 만들 수 있다는 것에 있다. 이 가상환경을 통해 서로 다른 버전의 python 및 패키지 버전을 설치할 수 있고, 서로 가상환경을 공유하여 주어진 코드가 버전 이슈로 인해 실행되지 않는 이슈를 막을 수 있다. 본 글에서는 먼저 anaconda prompt(terminal)을 실행하고 기본적인 anaconda 명령에 대한 내용과 가상환경을 anaconda에서 어떻게 생성하고 접근하고 삭제 및 공유할 수 있는지 기본적인 명령에 대해서 살펴보고자 한다. 1. anaconda prompt 실행하기 Window 검색창에 anaco..

해당 에러 발생 환경: PyCharm, numpy(1.22.2), python 3.9.7 해결 출처: https://stackoverflow.com/questions/44574679/python-deprecationwarning-elementwise-comparison-failed-this-will-raise-an Python: DeprecationWarning: elementwise == comparison failed; this will raise an error in the future I came across a problem with comparing the predictions of my model with the labels of training set. The arrays I'm using..

확률 변수 X의 자연 로그가 정규 분포를 따를 때, 확률 변수 X는 로그정규분포(lognormal)를 따른다고 한다. 이 때 확률 변수 X의 확률 밀도 함수(PDF: Probability Density Function)나 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function)는 해당 확률 변수의 자연 로그 값인 Y의 평균과 분산을 매개변수로 정의된다. 이와 마찬가지로 로그정규분포와 관련한 MATLAB 함수에서도 Y의 평균과 표준편차 값을 넣는다. 이는 만약 로그정규분포를 따르는 data가 있다면 해당 data의 평균과 분산을 MATLAB 함수에 바로 넣어주면 안되고 로그를 취한 Y변수의 평균과 표준편차 값을 넣어야 한다는 의미이다. 확률 변수 X와 Y의 평균과 분산 간의 관계식은 아..

Kurtosis는 statistical moment 중 하나(4-th central moment)로 다음과 같이 정의된다. 여기서 kurtosis는 분포의 peakness를 나타내고 이 Kurtosis가 3보다 크면, 정규분포보다 peak가 높고(즉, 최빈값에서의 PDF 값이 더 크다.) 3보다 작으면 정규분포보다 peak가 낮다. 이는 정규분포의 kurtosis 값은 항상 3이라는 뜻인데 이에 대해 증명해보자. 확률 변수 X가 정규분포를 따르면 PDF는 다음과 같다. 그러므로 정규분포의 kurtosis 식은 다음과 같이 구체화할 수 있다. 이 때 피적분함수(적분식 내에 있는 함수)가 평균에 대해서 대칭이므로 해당 적분값은 적분 구간을 평균부터 무한대까지 설정한 값의 2배이다. 그 후 다음과 같이 치환한..

어떤 행렬(matrix)에 특정한 열 벡터(column vector) 또는 행 벡터(row vector)가 있는지 확인하는 방법이다. 관련해서 MATLAB 함수가 있는 줄 알았는데, 딱히 없는 것 같아서 정리해봤다. for 문을 써서 행렬의 행이나 열을 직접 인덱싱(indexing)해서 확인할 수도 있지만, 행렬의 크기가 매우 크거나 이런 작업을 반복적으로 수행해야 할 경우, 비효율적이므로 해당 방법을 추천한다. 사용 예시: 어떤 dataset을 m x n 행렬로 표현할 때, data 개수(sample 수) x data의 차원(dimension) 형태로 저장하는 경우가 있다. 이 때 해당 dataset을 나타내는 행렬 내에 어떤 data(1 x n vector)가 있는지를 확인할 필요가 있을 수 있다. ..

.mat 파일은 MATLAB code에서 사용한 변수, 함수 등을 저장할 수 있는 파일이다. 유용하게 사용되는 경우는 아래와 같다. * 디버깅(debugging): 보통 MATLAB main code를 돌리면 code가 다 돌아갔을 때에 작업공간에 나타나는 변수는 main code 상에서 저장된 변수들만 나타난다. 때문에 main code에서 참조한 각 함수(function)들에서 사용된 변수를 확인하기 위해서는 중단점(breakpoint)을 설정해서 code가 돌아가는 중간에 확인해야 한다.(code가 돌아가는 내내 확인할 것이 아니라면 추천하지 않는다.) 하지만 참조하는 함수에서 .mat 파일을 저장하면 해당 함수에서 계산된 변수들을 따로 저장할 수 있다. * 전달: 특정 code에서 사용된 변수들을..

MATLAB에서 셀 배열은 기존의 수치 배열(벡터, 행렬 등)과 다르게 배열의 각 원소에 문자 자료형, 숫자 자료형 심지어는 함수까지 저장할 수 있는 자료형이다. 1. 셀 배열 정의하기 원하는 셀 배열 예시 array1 array2 [1, 2, 3] [3, 2, 1; 1, 2, 3] 1) 할당 명령문 사용 방법 1: 배열명(a, b) = {넣을 내용} ex> A(1, 1) = {'array1'}; A(1, 2) = {'array2'}; A(2, 1) = {[1, 2, 3]}; A(2, 2) = {[3, 2, 1; 1, 2, 3]}; 방법 2: 배열명{a, b} = 넣을 내용 ex> A{1, 1} = 'array1'; A{1, 2} = 'array2'; A{2, 1} = [1, 2, 3]; A{2, 2} ..