koos808

Matplotlib, plt 등 시각화 관련 ※ Matplotlib Import from matplotlib import pyplot as plt Matplotlib의 subplots() 함수 여러 Axes로 구성된 Figure를 생성할 때 효과적이다. 인자로 들어가는 nrows는 행 개수,ncols는 열 개수를 의미한다. nrow가 2이고 ncol이 3이라면 2x3 Axes, 즉 6개의 Axes로 구성된 Figure가 생성된다. Matplotlib()의 axvline() 함수 x축 위치에서 세로로 선을 긋는 함수이다. 이선의 색깔은 color 인자로, 선의 투명도를 alpha로 정해줄 수 있다. Matplotlib()의 plot() 함수 x축의 데이터, y축의 데이터, 차트의 스타일을 인자로 받는다. ..

data suffle(섞기) from sklearn.utils import shuffle x, y에 각각 셔플된 값 넣기 : x, y = shuffle(img_data, Y, random_state = 202006) y = shuffle(Y, random_state = 202006)

python에서 문자를 출력할 때 raw로 출력하기 print('문자를 출력할 때 \t \n 같은 이스케이프 문자가 미출력될 때 사용한다.') print(r'문자를 출력할 때 \t \n 같은 이스케이프 문자가 미출력될 때 사용한다.') => raw 문자 출력

Numpy 배열 길이 확인 방법 data.shape or len(data) Numpy의 around() 함수 반올림 함수 np.round(data, 2) or np.around(data, 2) 사용 Numpy 배열에서 원소(value) 몇 개씩 존재하는지 count(R에서의 table) # example 1 from collections import Counter Counter(jaffe_Y) # example 2 result = Counter(jaffe_Y) print(result) for key in result: print(key, result[key]) # example 3 import numpy as np x = np.array([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1]) y = np.bincou..

Numpy Function np.random.rand() : Numpy의 random 모듈은 랜덤 값 생성을 위한 rand() 함수를 제공함. 0에서 1사이의 값을 생성하여 반환함. randint(low, high=None) 함수는 high를 넣지 않은 경우에는 0에서 low사이의 정수를 랜덤으로 생성하고 high를 넣은 경우 low에서 high 사이의 정수를 생성함. np.argmax() : argmax(array) 함수는 입력으로 들어온 array에서 가장 큰 값의 위치를 반환한다. 예를 들어 array = [3,5,7,0,-3] dlaus 가장 큰 값은 7이고 그 위치는 2이다. np.argmax(array) => 2 Numpy의 reshpe() 함수 ndarray를 reshape() 함수를 써서 ..

이미지 처리 관련 이미지 resize 후 저장(이미지 용량 줄이기 및 사이즈 변환 후 저장하기) from PIL import Image import os raw_path = './frame_data/' # 원본 이미지 경로 token_list = os.listdir(raw_path) # 원본 이미지 경로 내 폴더들 list data_path = './300size_data/' # 저장할 이미지 경로 # resize 시작 -------------------- for token in token_list: #원본 이미지 경로와 저장할 경로 이미지 지정 image_path = raw_path + token + '/' save_path = data_path + token + '/' # 저장할 경로 없으면 생성 i..

연구실 컴퓨터 그래픽카드를 RTX 2080 TI에서 RTX 3090으로 바꿔서 CUDA와 CUDNN 등 여러 호환성 문제 때문에 몇일을 고생했습니다. 몇일 고생한 뒤에 나온 tf-nightly dev버전으로 설치하니까 잘 되더라구요.. 여러 시도들 끝에 학습이 늦게 시작하는 경우와 빌드가 안되는 문제가 일어나지 않은 세팅에 대해서 공유하겠습니다. RTX 3090 setting OS : Windows10 VGA : RTX 3090 VGA Driver : 456.43 Cuda 설치 : (cuda 11.0 업데이트된 최신버전) Cudnn 설치 : cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.3.33(cudnn) Anaconda 설치 가상환경 생성 : conda create -n env_name pytho..

CUDA, CUDNN 1. CUDA nvcc -V 또는 nvcc --version 2. Cudnn cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2