Python & etc

environment.yml이 있으면 거기에 뭐가 있는지 적혀 있을 것이다.그때 conda env create -f environment.yml하면 된다.

가끔 help 나 dir를 봐서 매서드가 무엇인지 알아야 할 경우가 있다.이때 ipynb면 뒤에 ??를 붙이면 편하다ex)

pip freeze | grep -v "@" > requirements.txt'골뱅이 없이 바로 requirements.txt생성함.

\-> init으로 먼저 열어준다.그 후에 하면 됩니다.config_sweep.yaml에서는 이런식으로 model_name 밑에 바로 values 적어줘야 함그리고 sweep 활성화 부분을 자세히 살펴보면configs가 내가 원래 있는 config.yaml이고 이를 c

확장자 약자 의미 | 확장자 | 약자 의미 | |---------|--------------------------| | .pth | Path (경로): 모델의 가중치 파일 경로를 나타내는 관용적 명칭 | | .pt | PyTorch: PyTorch 모델 파일 또는 TorchScript 파일을 나타냄 | | .ckp...

하나의 py를 여러개의 파일에 적용할때 쓰는 코드

timm은 라이브러리

PYTHON_VERSION="$(python --version | cut -d " " -f 2 | cut -d "." -f 1-2)"python --version → Python 3.10.5첫 번째 cut -d " " -f 2 → 3.10.5\-d는 delimiter

decorator 꾸미기 라는 뜻보다는 -> 함수를 인자로 받는 함수라고 이해하는게 편하다.ex)실행하면 바로 deco라고 나온다. 즉 double이라는 함수를 선언하자 마자 바로 def deco가 실행되는 셈이를 print(double(41))하면 82로 나온다.실행

poetry install만약 add 하고 싶은 라이브러리 있다면poetry add Pillowpoetry run python main.py

파이썬을 좀만 더 깊게 파고들어서 깃헙코드를 보면 아주 보기 싫은 @ 문법이 있습니다.이는 상당히 머리를 아프게 하고 파이썬을 접게 만드는 주요한 원인중에 하나입니다.여기중에서 좀 괜찮은 것들 3가지 @staticmethod, @classmethod, @propert

@contextmanager는 "뒷바라지 코드"라고 생각하면 이해하기 쉽습니다.yield를 기준으로 앞 부분은 사전 작업, 뒷 부분은 사후 작업을 처리합니다.이로써, 리소스 관리를 더 간결하고 안전하게 처리할 수 있습니다.yield 앞쪽: 사전 작업(리소스 설정, 파일

lsof -i :portnumber 해서 PID뜨면kill -9 PID_number 하면됨참고lsof → "List Open Files"시스템에서 열린 파일 목록을 보여주는 명령어입니다.리눅스/유닉스에서는 "모든 것이 파일"이라는 철학을 따르므로, 네트워크 소켓도 파일

python에서 의존성을 관리하는 것은 매우 중요합니다. 파이썬은 편리한 인터프리터언어이지만 편리함은 결국 에러가 많이 일어날 수 있다는 것을 뜻합니다. 그래서 저는 제 컴퓨터에서 할때는 항상 가상환경을 만들어서 합니다.특히 docker 로 파이썬 특정 버전은 가져오고

conda init은 ~/.bashrc 같은 쉘 설정 파일에 conda 초기화 스크립트를 넣어줌그런데 tmux 안에서는 그 설정 파일이 안 불릴 수도 있음즉, tmux 안에서는 conda가 제대로 초기화되지 않아서 conda activate가 먹히지 않음tmux 안에서

가끔 poetry install 하면이런 문제가 발생한다. 현재 프로젝트는 설치하지 않는다는 말은 Poetry가 pyproject.toml이 있는 이 디렉토리 자체를 Python 패키지처럼 설치하지 않는다는 뜻보통 poetry install을 하면 두 가지를 시도해:p

GIL (Global Interpreter Lock):CPython에서 한 번에 하나의 스레드만 Python 객체에 접근할 수 있도록 제한하는 락.초기 CPython 개발 당시(1994년), 멀티코어 환경이 일반적이지 않았고,메모리 관리와 동시성 처리의 편의성 때문에

버전 겁나 잘 안맞음 https://github.com/pytorch/vision#installation

Python 환경 구성: 필요한 코드 및 리소스 다운로드:추가 설정:qwen-vl-utils 설치:HuggingFace에서 Video-R1 사전 학습 모델 다운로드.예시 비디오 파일 (urgent2.mp4)을 example/video/ 디렉토리에 위치시킴.공식 Tra

\-i: input→ 입력 파일이나 URL을 지정할 때 사용\-c copy: codec copy→ 비디오와 오디오 모두 재인코딩 없이 원본 그대로 복사해서 저장 (빠르고 화질 손실 없음)\-vn: video none→ 비디오 스트림을 제외 (오디오만 추출)\-acode

✅ List, Dict, Tuple 등은 from typing import ... 필요

🧩 Python 속성/타입 관련 함수 정리표 | 함수/메서드 | 기능 (역할) | 대상 | 반환값 | 예시 코드 | 주의사항 | |----------------|---

@dataclass는 진짜 미친듯이 편하게 많은 걸 자동으로 해줘서 그래요.⬇️ 그런데 아래처럼 @dataclass 딱 붙이면…자동으로 아래를 해줍니다:\_\_init\_\_() \_\_repr\_\_() \_\_eq\_\_() \_\_hash\_\_() (선택)

re.sub는 Python의 re 모듈에서 제공하는 함수로, 정규 표현식을 사용하여 문자열에서 특정 패턴을 찾아 다른 문자열로 대체하는 기능을 합니다.📌 기본 문법✅ 매개변수 설명pattern: 정규 표현식 패턴 (찾을 문자열 패턴)repl: 대체할 문자열 또는 함수

좋아! 아래는 torch의 자주 쓰이는 함수들에 대한 설명 + 예시 코드야. 각 함수는 PyTorch에서 텐서 생성이나 조작할 때 정말 자주 사용돼.정의: 0 ~ n-1 까지의 정수들을 무작위로 섞은 텐서 생성용도: 인덱스 섞기, 셔플 등정의: 입력 텐서의 값을 \[m

이렇게 하면 실행 순서:즉, super()는 부모 클래스의 메서드를 "명시적으로" 호출하는 함수예요.보통 \_\_init\_\_()에서 사용하는 이유는 부모 클래스가 처리하는 초기화 코드도 함께 실행되도록 하기 위해서예요.Python 3 부터는 super() 단독으로

가상환경을 켰고 pip install도 했음에도 불구하고,파이썬에서 ModuleNotFoundError: No module named 'xxx' 에러가 뜨는 경우가 종종 발생합니다.이럴 때 which python 과 which pip 명령어를 확인해보면 서로 다른 경로