모아두기🔧

주피터 노트북 관리자 권한으로 실행 후 !pip install 라이브러리명참고

and, orand는 &로 or은 | 괄호 잊지말기loc\[] 행,열 순/ 행, 열이름iloc\[] 행,열 순/ 행, 열 인덱스인덱싱 참고 1인덱싱 참고 2group by 참고시간데이터 -> 일별 데이터

히스토그램 생성seaborn. scatter plot과 히스토그램 한방에 해결연속형 변수의 상관관계 히트맵 그리기 찐한색일수록 상관성이 짙다.여러 scatter plot을 subplot으로 가지는 플롯그리기단순한 scatter plotIQR 탐지 함수tolist 사용

gdrive에 mount 경로 설정 압축풀기

공식문서예제링크

output_file.tar.gz파일을 /content/drive/path에 해제outputoutput_file.tar파일을 /content/drive/path에 해제

하............ colab에서 함부로 압축푸는 거 아니다,,an iterator of os.DirEntry objects.path하면 객체의 전체경로를 알 수 있다. os.path.join 범벅 안될 수 있음

pip install -r /path/to/requirements.txt

dict이용해서 df만드는게 가장 빠르다.참고기존 df dict로 만들기한행마다 7개씩 복제해서 새로운 클래스 추가

The below steps can be followed to override the existing user setting:Menu Code → Preference → SettingSearch for files.excludeMouse over files.exclude

plt.tight_layout()figsize는 하나의 플롯의 크기를 정하는 것i%n_rows는 행, 열이 같을 때 정상적으로 작동

coco.loadAnns(1,3) anns = coco.loadAnns(1)coco.annToMask(anns0) \`\`\`

상위 input 디렉터리를 현재에 심볼릭 링크로 추가!

.\_로 시작하는 파일 찾기.\_로 시작하는 파일 삭제

pytorch 모델의 weight는 float여서 image도 float로 들어가야된다.그런데 plt에서는 float는 0~1 사이를 받는다.그러므로 해서 정규화해서 해결한다.

모델 돌릴 때 서버와 연결이 끊겨도 종료되지 않도록 nohup을 사용하는 방법을 정리해봤습니다. 그냥 vscode 터미널에 아래와 같이 입력하시면 됩니다. 실행nohup python train.py >> nohup_log.out & 로그 보기tail -f nohup_l

{} : find한 파일들을 뜻함 \; 기호로 닫아줘야함 현재 디렉터리 깊이에서만 .png 파일을 찾아서 mv를 sample_images폴더로 해라 라는 의미!

softmax + CEloss따라서 앞단의 노드를 클래스 개수만큼 구성 후 loss func에 바로 넣어주면된다.=> multi classification이진분류시 사용.softmax 함수가 포함되지 않은 형태여서 sigmoid 태운후에 loss func 사용=> bi

"terminal.integrated.shell.windows": "C:\\WINDOWS\\sysnative\\cmd.exe", "terminal.integrated.shellArgs.windows": ["/K","SET CMDER_ROOT=C:\\cm

4 : 전체 자릿수 길이 2 : 소수점 길이 만약 전체 자릿수가 4보다 짧으면 그대로 출력패딩을 덧대고 싶으면 앞에 0을 쓰면된다.05.2% 에서는 0.10%가 딱 5글자(소수점, %포함)가 되어서 패딩이 되지 않았다.09.2%에서는 0.10%가 9글자보다 짧기 때문에

scp -i 받는 서버의 키파일의 경로 -P 포트번호-r 보낼 디렉터리 경로 root@받는서버의 ip주소:받는 서버의 경로\-r은 디렉터리를 보내는 옵션/opt/ml/personal/white_images를 ip주소가 XXX.XXX.XXX.XXX인 서버에 /opt/ml

요약conda env lib가 local lib를 참조하는 경우가 있다.해결방법은 sys.path 수정conda를 설치하기전에 라이브러리를 설치한 후, conda 설치 후 새로운 env를 만들었는데 처음 설치한 라이브러리가 자동으로 새로운 env에 포함되는 현상이 있었

참고1참고2CUDA는 2개의 API를 가지고 있는데, 하나는 runtime API이고 다른 하나는 driver API이다.각 API가 각자의 version을 가지고 있다.driver API는 GPU driver installer에 의해 설치되고,runtime API는 

if name == “main”은 인터프리터에서 직접 실행된 경우에만 실행하라는 이야기이다. 해당 파일만 따로 테스트하고 싶은 코드를 넣으면 된다.

여러문자를 기준으로 replace하기 여러문자를 기준으로 split 방법 1 모든 구분자를 하나의 구분자로 replace한 후, split re 모듈 사용 참고 1

아주 신기한 python 함수다.문자열을 받아서 문자열의 명령을 수행해주는 함수이다. 코딩테스트시 유용하게 쓰일 수 있는 함수이다.

cudnn, cudatoolkit을 수동으로 버전 확인하며 까는 건 정말 귀찮다.아나콘다 가상 환경에 명령어 몇줄로 설치 가능하다.이후 conda list 로 cudatoolkit 버전 확인 후 맞는 버전의 torch를 설치한다. 아래의 사이트에서 명령어를 확인한다.t

~= 의 뜻이 뭘까?해당 버전 이상의 버전을 의미한다.

원래 pytorch gpu버전을 설치할때 tensorflow-gpu를 설치하고, 설치된 cudatookit에 맞는 pytorch를 설치했는데, wsl환경에서 계속 cpu버전의 torch가 설치되는 문제가 발생했다.https://discuss.pytorch.or

BIOS(부팅시 F2)에서 CPU configurationhttps://helpgeeks.net/ko/컴퓨터-bios에서-cpu-가상화를-활성화하는-방법명령어 두개 dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microso

가상환경 삭제, 복사, 주피터노트북 연결

NLP 모델에서 문자열을 모델에 입력하기 위해 이를 토큰화하고 숫자로 바꾸는 과정이 필요하다.문자열을 토큰으로 바꾸는 과정labels = self.tokenizer.encode(text).ids토큰을 문자열로 바꾸는 과정label_str = tokenizer.decod

반복되는 특수문자를 찾고 싶으면 \\를 앞에 붙여야 한다.

pip install한 패키지가 아니라 해당 패키지의 코드를 수정하며 사용하고 싶을때가 있다.이럴때는 기존의 install한 패키지를 지우고 로컬 코드를 아래와 같이 install하면 된다.https://stackoverflow.com/questions/230

숫자 뭉탱이를 찾고 싶다면re.findall('\\d+', s)정규표현식 잘 정리된 게시물https://gaussian37.github.io/python-etc-regural-expression/

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