놀고 싶은 빈둥이의 coding 연구소

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..

tar.gz는 기본적으로 Linux 기반에서 사용되는 압축파일이다. 하지만 window에서 tar.gz 파일로 압축할 수 있다. 그 중에서도 Python, Jupyter Notebook 환경에서 tar.gz 파일을 압축했다. 1. 압축하기!tar -zcvf 파일_이름.tar.gz 디렉토리_주소 ex>!tar -zcvf test.tar.gz ./test_dir-> 이 경우 .ipynb 파일이 있는 폴더의 test_dir라는 폴더 내에 있는 파일들이 압축된다. 이 때 tar.gz 파일 내에도 test_dir라는 directory가 생긴다. 2. 압축 해제하기!tar zxvf 파일_이름.tar.gz ex>!tar zxvf test.tar.gz-> 이 경우 .ipynb 파일이 있는 폴더에 test.tar.gz ..

PyTorch는 Deep Learning Framework 중 하나로 주로 research 분야에서 많이 사용되는 것으로 알려져있다. PyTorch에서는 tensor를 사용하는데 이 tensor는 PyTorch의 기본적인 data structure라고 생각하면 된다. tensor는 numpy와 비슷하게 n 차원 배열을 다룬다. 하지만 Deep Learning의 특성 상 계산량이 많아 보통 GPU에서 계산해야 하는데, numpy와 다르게 PyTorch의 tensor는 GPU에서 계산할 수 있기 때문에 Deep Learning Model을 사용할 때, 이 tensor를 사용한다. 여기에서는 PyTorch의 tensor를 GPU에 올려서 계산하고 Deep Learning Model을 만들기 위해 사용되는 기본..

참고: list 자료형의 멤버 함수는 [변수이름].[멤버함수이름] 형태로 이뤄진다. 1. append(a): a라는 객체(값)를 해당 list 끝에 추가-> '+[a]'한 것과 동일한 결과 --- python code ---example = [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']example.append(10)print(example)>> [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 10] example = [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']example = example + [10]print(example)>> [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 10] 2. insert(idx, a): a라는 객체(값)를 idx에 해당하는 인덱스 위치에 추가 --- python code ---e..

torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'Model' object has no attribute '_non_persistent_buffers_set' python에서 pytorch 라이브러리를 이용해 딥러닝 모델을 만들고 해당 모델을 돌릴 때 발생하는 에러다. 알아보니 pytorch 버전이 1.6.x일 때 발생하는 에러다. pytorch 버전을 1.5.1로 downgrade하면 해당 에러가 해결된다. python 버전이 3.8로 상향되면서 pytorch에서 라이브러리를 설치할 때 자동으로 1.6.x 버전이 설치된다. 때문에 pytorch 설치 후 다시 downgrade를 해야 해당 에러가 발생하지 않는다. pytorch를 downgrade하는 방법은 pytorc..

MATLAB함수를 Python에서 쓸 일이 있거나, Python에서 정의한 함수 또는 라이브러리를 MATLAB에서 쓰는 방법을 정리했다. 나는 개인적으로 Python으로 AI model을 만들고 그 결과를 MATLAB에서 가져오려고 했다. 다양하게 시도를 해봤고 그 결과를 정리해보고자 한다. - 결론적으로 나는 3번 방식으로 겨우 성공했는데, 1, 2번 방식도 되는 상황도 있을 테니 가능하다면 1번이나 2번 방법을 사용하는 것이 좋을 것 같다. 1. MATLAB에서 Python 파일을 함수처럼 호출하기 MATLAB에서 Python 함수로 호출하는 방법이다. MATLAB에서 기본적으로 Python에 내장 함수를 사용할 수 있다. 그 방법과 마찬가지 방식으로 Python 파일을 호출하는 것이다. 우선 MAT..

아나콘다는 대표적인 Python 패키지 관리 프로그램이다. 본 글에서는 아나콘다를 설치하는 방법에 대해서 설명한다. 아나콘다를 설치하기 이전에 Python을 따로 설치할 필요는 없다. 1. www.anaconda.com/download 링크 접속 후 'download' 클릭 Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 다운로드를 누르면 설치 파일이 다운로드된다. 메일과 비밀번호 등록을 할 필요는 없다. 2. 설치파일(.exe 파일)..

cmd 창에 >> python -m pip install torch 명령으로 pytorch를 설치하려고 하면 아래와 같은 에러가 발생하는 문제가 있다. ERROR: Failed building wheel for torch 해결 방법 pytorch의 경우 python -m pip install torch 명령으로 설치하는 것이 아니라, https://pytorch.org PyTorch An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment. pytorch.org 링크로 들어가서 명령문을 찾아야 한다. 해당 링크로 들어가면 위 화면이 나타나고 맞는 사양..

개발 환경 Pycharm Python: 3.7 pytorch: 1.3.1 cuda: 10.2 문제: MLP 설계 시에는 문제 없이 돌아가는데 CNN으로 하는 경우 위 해당 코드가 나오면서 코드 실행이 중단된다. 시도(해당 에러 코드를 검색해보면 메모리 접근 위반이라는데 이렇다할 해결 방법은 찾지 못했다.) - CUDA-CuDNN를 다시 설치해도 해결되지 않는다. - Tensorflow를 이용한 CNN 코드를 Pycharm에서도 돌리면 문제없이 작동한다. - 같은 코드를 colab에서 돌리면 정상적으로 작동한다. - 같은 코드를 jupyter notebook에서 돌리면 정상적으로 작동한다. 결론(미해결) -> 코드에는 문제가 없어 보이고 Pycharm에서 설정 문제일 수도 있겠지만, 구글에 검색해도 나오지..

Window 10 64bit 기준 1. https://www.python.org/ 접속 Welcome to Python.org The official home of the Python Programming Language www.python.org 2. Downloads 클릭 3-1. 최신 버전을 다운 받는 경우 - 바로 나와있는 'Download Python x.x.x'를 클릭 3-2. 다른 버전을 다운 받는 경우 - 검색 창에 원하는 버전 입력(ex: 3.7.1 입력) - Release - Python x.x.x.(입력한 버전) 클릭 - 들어간 페이지 하단에 [Files]에서 운영체제에 맞게 설치 파일 다운로드(일반적인 window 사용자면 'Window x86-64 executable install..