1014 TIL

🍀 TIL/WIL 특강 by 강민철 튜터

til은 내가 이걸 아는 것을 증명하기 위해서, 안까먹기 위한 하나의 도구
성장과정을 볼 수 있어서 업무 성향, 성실도, 협업가능성을 볼 수 있다

• 어떤 문제가 있었는지
• 내가 뭘 몰랐는지(내가 시도해 본 것)⭐
• 어떻게 해결했는지
• 뭘 알았는지⭐

wil은 til의 회고

• 이번주 알게 된 점 정리
• 다음주 목표 세우기
• 이번주 목표 달성여부

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🐢거북이반

해싱돼서 데이터베이스에 저장된 애랑 로그인할 때 입력한 비밀번호가 해싱된 값이랑 비교해서 로그인하는 것

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💣django timeattack

1.프로젝트 폴더를 생성하고 가상 환경을 생성 및 실행 해주세요
2. django 패키지를 설치하고,requirements.txt에 설치 된 패키지를 저장해주세요
3. sparta라는 이름으로 django 프로젝트를 생성해주세요
4. github에 새로운 리포지토리를 생성해주세요
5. .gitignore 설정 후 sparta 프로젝트를 푸시해주세요
6. user라는 이름의 브랜치를 생성하고 이동해주세요
7. user 앱을 만들고 settings.py에 등록해주세요
8. 아래 내용을 참고해 User 테이블을 생성해주세요

• AbstractUser 상속
• 핸드폰번호, 주소 필드 추가

9. 첨부 된 signup.html 템플릿을 활용해 /signup 경로로 접속할 경우 회원가입 페이지를 띄워주고 회원가입 기능을 구현해주세요(회원가입 시 로그인 페이지로 redirection 해주세요)
10. 첨부 된 login.html 템플릿을 활용해 /login 경로로 접속할 경우 로그인 페이지를 띄워주고 로그인 기능을 구현해주세요(로그인 시 home 페이지로 redirection 해주세요)
11. 첨부 된 home.html 템플릿을 활용해 /home 경로로 접속할 경우 메인 페이지를 띄워주고 로그인 하지 않은 사용자는 로그인 페이지로 접속하도록 해주세요
12. 작업 내용을 user 브랜치에 푸시하고, 메인 프렌치에 Pull Request를 요청해주세요
13. main 브랜치에서 user 브랜치의 작업 내용을 머지해주세요

❌오류

• signup.html

<form method="post" action ="/signup/">

Page not found (404)
Request Method: POST
Request URL: http://127.0.0.1:8000/signup/signup/

➜ action 안에 들어가는 url은 /가 앞에 꼭 있어야한다 그리고 꼭 새로고침 하자..
아니면 주소를 몽땅 다 적어줘도 된다 ➜ http://127.0.0.1:8000/signup

• views.py

from django.shortcuts import render,redirect
from .models import User
from django.contrib.auth import login, authenticate

# Create your views here.
def signup(request):
    if request.method == 'GET':
        return render(request,'signup.html')
        #지금은 조건문 안에 리턴이있으니까 뒤에있는 조건문이 if이든 elif든 상관없지만
        # 리턴이 없으면 if를 사용하는 게 컨벤션
    elif request.method == 'POST':
        user = User()
        user.username = request.POST.get('username')
        # password = request.POST.get('password') 암호화가 안됨
        user.set_password(request.POST.get('password'))
        user.phone = request.POST.get('phone')
        user.address = request.POST.get('address')
        # User.objects.create_user(username=username,password=password,phone=phone,address=address)
        # -> 얘는 username, password만 입력해도 된다
        user.save()
        return redirect('/login/') # 앞에도 슬래시 있어야함
        #redirect('user:login')도 가능 모델의 url name을 가지고 리다이렉트함

def log_in(request):
    if request.method == 'POST':
        username = request.POST.get('username')
        password = request.POST.get('password')
        user = authenticate(request,username=username,password=password)
        if user is not None:
            login(request,user)
            return redirect('/home')
    elif request.method == 'GET':
        return render(request,'login.html')

❌login() expected 1 arguments but got2
➜ 내장함수 login 을 불러와야하는데 내가 정의한 로그인함수랑 이름이 같아서 오류 발생 이름이 같은지 꼭 체크하자ㅏ

def home(request):
    user= request.user.is_authenticated
    #if request.user.is_anonymous는 반대
    if user:
        return render(request,'home.html')
    else:
        return redirect('/login/') # 페이지 이동을 하라고 했으니까 redirect
        # return render(request,'login.html') # 주소가 안바뀜

https://github.com/hyojine/1014test.git

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⚙ 머신러닝 4주차

🧰실습02

• 파일 압축 풀기
  !unzip -q fruits.zip #압축 푼 파일들이 아래 출력되지 않도록함
• 이미지 증강기법(ImageDataGenerator 사용-알아서 로드하도록)
  flow_from_directory 메소드: 데이터셋이 저장된 폴더에서 데이터를 읽어옴
  분류별로 폴더안의 이미지들을 읽어올 수 있다
  seed=2021 : 랜덤시드 어떻게 섞을것인가
  class_mode='categorical':다항분류/ 이진 분류면 binary
  결과: Found 67692 images belonging to 131 classes.
• 전이학습
  base_model = back_bone_model
  include_top=False : 출력 레이어를 포함하지 않겠다
  = 내 마음대로 출력 결과를 바꿔보겠다

➜ 아래 코드/ 써머리의 dropout~dense_1까지가 출력 레이어를 마음대로 튜닝해주는 부분

x = base_model.output
x = Dropout(rate=0.25)(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output = Dense(131, activation='softmax')(x)

softmax: 다항분류 - categorical_crossentropy랑 세트
-학습
callbacks=[ ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True)] : 콜백에 모델체크포인트를 정의하게되면 model.h5에 모델의 웨이트와 네트워크 구조를 저장하게 된다 모니터는 벨리데이션 어큐러시가 가장 높은 것 하나만(save_best_only=True)을 저장하게 된다 verbose=1: 저장하면 했다고 출력해라
-테스트
argmax: 원핫인코딩된 값을 원래 라벨값으로 되돌릴 때 사용
classes[np.argmax(test_label)]: 클래스의 이름을 뽑아냄
ground truth: 정답값
PR: 예측값

🧰숙제

• 이미지 증강기법 사용할 때 flow_from_directory로 자동으로 데이터를 읽어올 때 클래스로 분류된 폴더들이 있는 경로까지의 폴더 이름을 다 적어줘야한다!
  처음에 seg_train만 적었더니 class가 1개로 나와서 당황함😮

• ❓원핫인코딩 어디서 한거지..?
  

• 전이학습에서 레스넷을 사용해봄

from tensorflow.keras.applications import ResNet50

input = Input(shape=(224, 224, 3))

base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=input, pooling='max')

• ❌학습에서 오류남... 왜냐면.. 내가 전이학습에서 라벨값(출력 라벨 갯수)을 안바꿔줘서..ㅋㅋㅋ

output = Dense(131, activation='softmax')(x)

➜ 여기서 131은 이전 실습에서 쓰던 값인데 그대로 쓰면 어떡함.. 미쳤나봐.. 6으로 바꾸고 해결 ❗❗

try to check the number of classes, which will input to the FCC.
predictions = Dense(len(folders),name='output', activation="softmax")(x)

check the len(folders) to be correct

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😎오늘 배운 것

잘 모르겠으면 공식 문서를 잘 찾아보자 젤 정확함
https://docs.djangoproject.com/en/4.1/topics/auth/default/