둠선생 연구실

Anaconda 혹은 miniconda 설치 후에 명령 프롬프트(CMD)에서 conda 명령어를 인식하지 못하는 경우에 'conda'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다. 와 같은 문구가 나옵니다. 이는 conda의 위치를 모르기 때문이므로, 환경 변수를 편집해서 경로를 알려주면 해결됩니다. 1. 제어판 - 시스템 환경 변수 편집 2. 환경 변수 3. Path 항목 더블 클릭 4. 환경 변수에 경로 추가 아래의 3개 경로를 추가해주시면 됩니다. (anaconda3를 설치했을 경우에는 miniconda3 대신 anaconda3) C:\Users\username\miniconda3 C:\Users\username\miniconda3\Library C:\User..

TypeError: 'int' object is not subscriptable = int 객체는 subscript 할 수 없습니다. subscript란 [1] (1) 이런식으로 기입하는 것을 말한다. 따라서 이런 오류가 발생했다면, 리스트의 경우 a[1] 이런식으로 인덱스를 활용할 수 있지만 int 값이 들어있는 변수 a를 a[1] 같은 식으로 표현된 것이 아닌지 확인한다.

파이썬 파일(.py)을 생성하고 간단하게 아래와 같은 코드를 작성한 뒤에 실행해보겠습니다. if __name__ == '__main__': print('1+1=') print('2') 실행결과: 위와 같이 1+1 = 2 가 아니라 자동으로 첫번째 print 명령이후에 줄이 바뀐 것을 확인할 수 있습니다. 이것은 print 명령어에 기본적으로 마지막에 줄바꿈 문자가 붙기때문입니다. 따라서 end 인자를 설정하여 줄바꿈을 없애거나 줄바꿈 대신 다른 문자를 사용할 수 있습니다. if __name__ == '__main__': print('1+1=', end='') print('2') end 인자로 '' 빈문자를 줄 경우에는 아래와 같이 1+1= 이후에 바로 2가 나오는 것을 확인할 수 있습니다. 아래와 같이 ..

명령 프롬프트에서 설치된 파이썬의 버전을 확인해보겠습니다. 당연히 파이썬이 제대로 설치가 되어있고 Path 지정이 되어있어야 올바르게 인식하여 버전이 표시될 것입니다. python -V 을 입력해주시면 됩니다. (대문자 V) 이번엔 가상환경을 실행하여 다른 가상환경에서의 파이썬 버전을 한번 확인해보겠습니다. 아나콘다 프롬프트에서 먼저 activate 명령어로 가상환경을 실행해보겠습니다. (이전에 미리 생성해두었던 venv_web 환경입니다.) 위와 같이 가상환경에서는 다른 버전의 파이썬이 설치되어있는 것을 확인하실 수 있습니다.

데이터 분석이나 머신러닝에서 결과를 시각적으로 확인하는 것은 매우 유용합니다. matplotlib를 이용하여 keras를 이용한 학습 결과를 그래프로 확인해보겠습니다. keras에서 model.fit 을 이용하여 학습하면 history 속성을 통해 학습결과를 제공합니다. 기본적으로 loss, acc, val_loss, val_acc 4가지 항목을 제공해줍니다. 위에서 얻어진 데이터를 그대로 가져와서 간단하게 그래프로 만들어보겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams["font.size"] = 16 plt.rcParams["figure.figsize"] = (14, 9) his..

이번 포스팅은 텐서보드의 사용방법 입니다. 기계 학습에서 무언가를 개선하려면 측정 할 수 있어야합니다. TensorBoard는 기계 학습 워크 플로 중에 필요한 측정 및 시각화를 제공하는 도구입니다. 손실 및 정확도와 같은 실험 지표를 추적하고, 모델 그래프를 시각화하고, 임베딩을 더 낮은 차원 공간에 투영하는 등의 작업을 수행 할 수 있습니다. 1. 먼저 텐서 보드를 import 해야 합니다. import keras.callbacks 또는 import tensorflow.keras.callbacks 2. 텐서보드 사용을 위한 콜백함수를 정의합니다. 만약 import keras.callbacks를 사용했다면 아래에서도 동일하게 적용해주시면 됩니다. tb_hist = tensorflow.keras.call..

from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras import layers import keras inputs = keras.Input(shape=(28, 28, 1), name="img") x = layers.Conv2D(32, 3, activation="relu")(inputs) 위와 같은 간단한 코드만 입력했는 데, inbound_layers = nest.map_structure(lambda t: t._keras_history.layer, AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'layer' 오류가 발생했다. 원인은 import keras에 있는 데, 현재 사용중인 tensorflow ..

오늘은 평소에 자주 쓰는 디렉토리 관련 함수들을 포스팅 하려합니다. 현재 디렉토리 반환, 디렉토리 존재 여부, 디렉토리 명 찾기 절대경로 찾기 디렉토리 만들기 경로 만들기 디렉토리 변경 디렉토리 내의 파일 가져오기 등 을 알아보겠습니다. import os import glob # 현재 디렉토리 반환 a = os.getcwd() print("현재 디렉토리는 " + a +'\n') # 디렉토리가 있으면 True, 존재하지 않으면 False 반환 b = os.path.isdir(a) print(a + " 디렉토리가 존재하면 " + str(b)+'\n') # a의 디렉토리 명 -> a의 상위 폴더 c = os.path.dirname(a) print('c는 '+ c +'\n') # a의 절대 경로 -> 현재 디렉..