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..

pytorch로 AI 딥러닝 모델을 학습 시키는 경우, 학습시킨 모델을 저장하고 다시 불러와서 사용할 필요가 생긴다. 해당 코드 내에서 다시 돌리는 경우 모델의 parameter들이 저장되기 때문에 따로 저장할 필요가 없다. 하지만 코드를 다시 열어서 실행하거나 학습한 모델을 다른 코드에서 사용하거나 다른 사람과 공유해야 하는 경우 모델을 저장한 후 다시 불러와야 한다. 이에 pytorch에서 딥러닝 모델을 저장하는 방법이 다음 코드에 설명되어 있다.https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html 여기에서는 해당 설명 중에서 다시 학습을 하지 않을 때 모델을 저장하는 방법에 대해서 알아보고자 한다. 여기에서는 간략히 개념만 이해하고 바로..

Matplotlib은 자료를 시각화 하는데 사용하는 대표적인 라이브러리로 import matplotlib.pyplot as plt(matplotlib의 pyplot을 plt라는 이름으로 import한다는 뜻)와 같이 import하여 사용한다. 1. 기본적인 그래프 그리기plt.plot(a_list, b_list): a_list라는 이름의 리스트를 x축, b_list라는 이름의 리스트를 y축으로 하는 그래프 형성plt.show(): 그래프를 보여줌plot()을 쓰면 각 데이터 점을 이어주는 꺽은선 그래프가 출력 ex1>import matplotlib.pyplot as plta = [1, 2, 3, 4]b = [4, 3, 2, 1]plt.plot(a, b)plt.show()>>-> (1, 4), (2, 3)..

1. from numpy to tensortensor_data = torch.from_numpy(numpy_data) ex>a = np.array([1.,2.])print(type(a))>> print(a)>> [1. 2.]b = torch.from_numpy(a).float()print(type(b))>> print(b)>> tensor([1., 2.]) 2. from tensor to numpynumpy_data = tensor_data.numpy() ex>a = torch.tensor([1, 2])print(type(a))>> print(a)>> tensor([1, 2])b = a.numpy()print(type(b))>> print(b)>> [1 2] 3. from tensor to PILImag..

import os 명령으로 os library를 import해서 사용한다. * 예시에서 directory는 모두 폴더에 있는 주소를 의미하고, string 자료형이다. 예를 들어 바탕화면에 대한 directory는 다음과 같이 입력해주면 된다.directory = 'C:/Users/user/Desktop/' 위와 같이 directory 주소를 입력하는 것을 절대경로라고 한다. 절대경로 대신 상대경로로도 입력할 수 있다. jupyter notebook의 경우 상대경로는 .ipynb 파일이 있는 경로를 그 하위 directory(폴더)로 접근할 수 있다. 예를 들어 현재 .ipynb 파일이 있는 폴더 내에 test라는 폴더에 접근하려고 하면 다음과 같이 입력해준다.directory = './test/' 1...

1. map map함수는 list 같은 자료형의 각각의 element에 대해서 같은 연산을 적용할 때 유용한 함수이다. map 함수의 문법은 map(func, A)이다. func은 A 변수의 각 element에 적용할 함수이고, A는 list, tuple와 같은 반복가능한 자료형(iterable)이다. map 함수를 사용하지 않는다고 했을 때, 만약 실수 값들을 요소로 같는 list가 있다고 했을 때 이 요소 값들을 정수 자료형(int)로 바꾸려면 다음과 같이 code를 짜야한다. 하지만 map 함수를 사용하면 다음과 같이 간단하게 code를 짤 수 있다.ex1>a = [1.2, 4.3, 9.2, 2.9, 6.5]a = list(map(int, a))print(a)>> [1, 4, 9, 2, 6] ex2..

1. try / except 보통 python에서 code 실행 시 error가 발생하는 경우, error 메시지를 띄우며 code 실행이 중지된다. 이런 error를 없애기 위해 아예 error가 발생하지 않도록 code를 짜는 것도 중요하지만, error가 발생했을 때 그 때에 맞게 error를 수정할 수 있도록 해주는 것이 try / except 함수라고 할 수 있다. 기본 문법은 다음과 같다.try: except: 우선 try에 있는 부분을 실행한다. 그러다가 기본 code를 실행 시 error가 발생하는 경우 error가 발생한 부분의 실행을 중단하고 except에 있는 를 실행한다. 이를 통해 error가 발생하지 않는다면 code 중단없이 code를 실행할 수 있다. 물론 except에 있는..