Jupyter NoteBook:
브라우저 기반의 대화식 개발 환경! 코드 한줄 한줄을 바탕으로 결과값을 보여줌
웹브라우저 코랩에 파이썬 코드를 작성하면, 구글 클라우드 (가상 서버)에서 실행한 다음 결과를 브라우저에 값을 돌려줌. 파이썬 뿐만 아니라 싸이킷런, 텐서플로 등도 무료로 이미 설치되어있음!
작년 초, 챗봇 해커톤에 나갔던 적이 있는데 그 때 쥬피터 노트북을 사용했었다. 끝물로 갈 수록 한번 실행하는데 실행시간이 굉장히 오래걸렸던 기억이 매우 선명. 파이썬이라는 언어 자체가 느릴 수 밖에 없기 때문이려나
하여튼 갑자기 궁금증이 생겨서 이것 저것 서치해보니 파이썬의 속도를 1000배까지도 높여주는 라이브러리가 있다고 한다. 이름은 numba! interprete 방식으로 동작하는 파이썬 코드에 일련의 데코레이터를 적용해서 즉석으로 compiler 방식으로 동작하도록 도와주는 라이브러리라고! 수치화와 관련된 코드나, 루프를 돌 때 잘 맞는다고 한다. 조금 있다가 러닝 타임 테스트 해봐야지.
코랩 주소: https://colab.research.google.com/
Jupyter Notebook 단축키 및 사용 방법
현재 셀 실행: CMD/Ctrl + Enter
셀 삭제하기: CMD/Ctrl + M + D
현재 셀 실행하고 다음 셀로 이동 : Shift + Enter
현재 셀 실행하고 다음 셀 추가 : Alt + Enter
현재 셀 아래 코드 셀 추가 : CMD/Ctrl + M + B (Below)
현재 셀 위에 코드 셀 추가 : CMD/Ctrl + M + A (above)
키보드 환경 설정(단축키 설정) : CMD/Ctrl +M + H
명령 팔레트 사용하기 : CMD/Ctrl + Shift + P
구글 칼라우드 GPU 사용하기
: 딥러닝을 할 때는 벡터와 행렬 연산을 많이 하는데, 이런 연산을 잘하는게 바로 GPU
: 수정>노트설정
런타임>실행중단 : CMD/Ctrl + M + I
런타임>런타임 다시 시작 : CMD/Ctrl + M + .
딥러닝을 위한 도구들
파이썬에서는 배열X 리스트O,
파이썬은 고수준 언어라 한 배열에 여러가지 데이터타입이 들어갈 수 있음
다른 언어처럼 0부터 시작.
Numpy: Python에서 벡터, 행렬 등 수치 연산을 수행하는 선형대수(Linear algebra) 라이브러리. 선형대수 관련 수치 연산을 지원하고 내부적으로는 C로 구현되어 있어 연산이 빠른 속도로 수행됩니다. 또한 Scipy와 함께 사용하면 공학용 소프트웨어인 MATLAB에 버금가는 기능을 지원한다고 알려져 있습니다.
Matplotlib: 차트나 그래프를 통해 데이터를 시각화하는 라이브러리.
