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tensorflow-gpu 패키지 설치 tip(feat. 아나콘다,cuda,cudnn) tensorflow 패키지로 GPU와 연동을 하기 위해서는 필수적으로 CUDA 패키지와 cuDNN 패키지 설치가 필수이다. 그러나 이게 여간 어렵고 복잡한 작업이 아니다. 위와 같이 명령하여 [cudatoolkit]를 설치하게 되면 해당 버전에 해당하는 tensorflow, tensorflow-gpu 패키지를 자동으로 설 치를 해 준다. (https://yjs-program.tistory.com/199, https://stackoverflow.com/questions/65273118/why-is-tensorflow-not-recognizing-my-gpu-after-conda-install , conda install -c conda-forge easydict 출처: https://niniit.tisto.. 더보기
Tensorflow - 즉시 실행 모드, 그래프 실행 모드(Earger Execution, Graph Execution)(Feat. XML 컴파일러) TensorFlow는 그래프 기반의 계산 모델을 사용하며, 사용자가 정의한 연산을 그래프로 표현하여 처리합니다. TensorFlow에서는 그래프가 연산의 구조를 정의하고, 세션에서 그래프가 실행될 때 데이터가 해당 구조에 맞게 흐르게 됩 니다. 즉시 실행 모드(Eager Execution Mode) - tensorflow 2.x 부터는 eager execution mode가 기본값이다. -> 명시적으로 그래프를 선언하지 않은 모드이며, 코드를 순차적으로 바로바로 실행하는 모드(그냥, 인터프리터 방식) 그러나 Tensorflow는 그래프를 기본 계산 모델로 한다고 하였다. 코드를 순차적으로 만나면서, 그 즉시 그래프를 정의하여 연산 구조를 정의하고, 그 이후에 즉시 연산도 같이 실행을 한 다. import.. 더보기
평균(Mean), 분산(Variance), 표준 편차(Standard Deviant) 대표값 - 모오드, 최빈값, 평균, 중앙값 근데 왜 평균 이외의 대표값들이 필요한 걸까?? 평균만으로는 안 되는 걸까? 예를 들어, 3개의 국회의원의 재산의 대표값을 구하기 위하여 평균을 이용해보자. A 국회의원은 10억, B 국회의원은 13억, 그런데 C 국회의원의 재산이 100억이다. 여기서 C 국회 의원의 재산이 100억인 관계로, 3 명의 국회의원들의 재산의 대표값(70억)이 제대로된 대표값으로서 기능을 하지 못하고 있다. (여기서, C 국회의원의 재산 100억은 이상치(Outlier)라고 한다) 이러한 평균의 부작용으로 인해 중앙값(Median) 등의 다른 대표값 종류가 필요한 것이다. 산포도(dispersion, scatter) - 사분 편차, 평균 편차, 표준 편차, 분산 그럼 과연 평균(M.. 더보기
Git Commit의 원리(Feat. snapshot[스냅샷], tree,parent), Object 파일의 3가지 종류(Feat. commit ID, tree ID, blob ID) 결론은 먼저 말하자면, Git Commit 명령어를 실행하여 새로운 Version을 저장하는 순간 1] 해당 Version에 대한 commit ID가 생성된다. 2] 해당 버전 파일에 디렉토리가 존재한다면 Tree 노드(=Tree ID)가 생성돼, 계층적으로 그 디렉토리 안의 포함된 파일들을 나타낸다. 3] 만약 해당 버전 파일에 디렉토리가 하나도 없고, 순수 파일(EX.txt파일)만이 존재를 한다면, blob(blob ID)으로 그 순수 파일을 나타낸다. 4] 또한 Parent 노드도 있다. 이 노드는 그 이전의 Version에 대한 정보를 담고 있는 Tree 노드이다. (아래의 그림을 참조) (Version 1은 최초의 버전이므로, Parent가 존재하지 않는다) 위와 같이 Obejct 파일은 3가지.. 더보기
ModuleNotFoundError: No module named PyQt5(Feat. pylint) import PyQt5.QtWidgets from *을 실행하게 되면 ModuleNotFoundError: No module named PyQt5와 같은 에러가 난다. 이는 PyQt5는 CPython이다. Pylint는 C-Extension을 관리하는데, PyQt5를 화이트리스트에 등록을 하지 않아서 생기는 문제이다. https://medium.com/@joongi1978/pyqt%EA%B0%80-%EC%84%A4%EC%B9%98%EB%90%98%EC%96%B4-%EC%9E%88%EC%9D%8C%EC%97%90%EB%8F%84-vs-code%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%97%90%EB%9F%AC%EA%B0%80-%EB%B0%9C%EC%83%9D%ED%95%A0-%EA%B2%BD%EC%9A%B0.. 더보기
CVCS vc VCS vs DVCS(Feat. GitHub, Git) CVCS( Centralized Version Control Systems, 중앙집중식 버전 제어 시스템 ) : 잘 안씀 장점 - 여러 개발자들이 함께 작업할 수 있음 - 중앙 서버는 프로젝트 전체의 히스토리를 갖고 있으므로, 데이터를 잃어버렸을 때 복구하기가 비교적 쉬움 ​ 단점: - 중앙 서버가 다운되면 프로젝트의 히스토리에 접근할 수 없게 되고, 서버의 데이터가 손실되면 프로젝트 전체의 히스토 리를 잃어버릴 수 있음. 왜냐하면, Local에 버전을 저장하지 않고, 바로 중앙 저장소에만 저장을 하기 때문이다.(매우 치명적) - 네트워크에 의존적이라 오프라인에서 작업하기 어려움 VCS( Version Control System, 버전 제어 시스템) : Ex. Git 장점 - 로컬 VCS는 사용이 간단하.. 더보기
모멘트(moment) 컴퓨터 비전에서의 "모멘트(moment)"는 이미지나 영상의 형태, 분포, 질감 등을 특성화하는데 사용되는 통계적인 측정값 입니다. 모멘트는 이미지의 픽셀 값에 대한 함수로 정의되며, 주로 이미지의 형태나 물체의 특징을 추출하고 분석하는 데 활용됩니 다. 이미지 모멘트는 다음과 같이 정의될 수 있습니다: 영역 모멘트(Area Moment): 이미지의 픽셀 값을 이용하여 이미지의 영역에 대한 정보를 제공합니다 중심 모멘트(Central Moment): 이미지의 중심을 기준으로 픽셀 값에 대한 정보를 제공합니다. 중심 모멘트는 이미지의 이동, 회전 등의 변환에 대한 불변 특성을 제공할 수 있습니다. 일반 모멘트(General Moment): 일반 모멘트는 임의의 기준점을 가지고 있으며, 이미지의 평행 이동에.. 더보기
numpy.newaxis(feat. np.newaxis) numpy라는 유명 라이브러리의 newaxis 요 표현은 무엇이냐? 간단히 이야기 해서 존재하는 numpy array의 차원을 늘려준다 보시면 되겠습니다. * 1D 는 2D가 되고 2D는 3D가 되고 3D는 4D .. 사실 간단한 Role이지만 여러가지 상황에서 적재적소 사용되더군요.. 3가지 정도의 시나리오에서 사용하기 적합해 보입니다. 첫번째, 1D array를 row vector나 column vector로 사용하고 싶을 경우지요. 아시다시피 numpy에서 array를 만들면 shape이 .. # 1D array In [7]: arr = np.arange(4) In [8]: arr.shape Out[8]: (4,) 요로케 되지오.. x자리만 4고 y자리는 공란입니다. 그러면 아주 간단하게 해결 됩니.. 더보기

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