나의 공부기록

개발환경 - ubuntu18.04 - python3.7 1. Problem model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'wide_resnet50_2', pretrained=True) wide_resnet을 학습시키려고 할 때 ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision.models.mobilenetv2' 모듈을 찾을 수 없다는 error가 발생 2. Solution 정확한 이유는 알 수 없으나 stackoverflow의 해결방법은 pytorch/vision:v0.10.0 -> pytorch/vision:v0.8.0

개발환경 - ubuntu18.04 - python3.7 1. Problem RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same pytorch로 학습을 할 때 input type과 weight type이 같아야만 한다는 에러가 발생 2. Reason GPU로 학습을 할 때 model이나 dataset를 GPU에 설정하지 않았기 때문에 발생 3. Solution torch.tensor(..., device="cuda") torch.tensor(...).cuda() torch.tensor(...).to("cuda") model.to("cuda") dataset이나 model을..

개발환경 - ubuntu18.04 - python3.7 1. Problem ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' from 'PIL' pillow를 설치했는데도 불구하고 import가 되지않는 error 발생 (9.0.1 버전이 설치 되어있었음) 2. Reason from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance, PILLOW_VERSION pillow의 버전이 너무 높아서 발생하는 문제 3. Solution pillow version = (1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7.0, 1.7.1, 1.7.2, 1.7.3, 1.7.4, 1.7.5, 1.7.6, 1.7.7, 1.7.8, 2.0.0,..

시그모이드(sigmoid)가 주로 사용되는곳은 마지막 출력 layer에서 class 0과 1을 예측할 때 이다. 예전에는 은닉 layer에서 자주 사용되었지만 gradient vanishing 이슈로 인해 최근에는 거의 사용되지 않는다. 1. Odds 오즈는 간단하게 말하면 확률을 계산하는 식이다. 특징으로는 0에서 ∞(무한대) 까지 발산한다. 우리에게 동전이 하나 있다. 해당 동전을 던져서 앞면이 0.3 뒷면이 0.7이라고 하면 앞면과 뒷면의 Odds는 앞면에 비해 뒷면이 몇배는 클것이다. 우리가 예측을 할 때에는 확률의 차이가 대칭적이여야 class마다 공평한 확률을 만들 수 있다. 2. Logit 해당 이슈를 해결하기 위해서 간단한 아이디어가 하나 있는데 바로 Odds에 log를 씌워주는 것이다. ..

개발환경 - ubuntu18.04 - python3.7 1. Problem sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() openCV의 해당 코드를 사용하려 할 때 에러가 발생 AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d' 2. Reason SIFT 같은 경우 OpenCV의 기본 repo 모듈의 일부가 아니기 때문에 발생하는 에러 3. Solution 해당 코드로 opencv-contrib을 설치 !pip install opencv-contrib-python 위의 방법으로 안되는경우 라이브러리 재설치 !pip uninstall opencv-contrib-python !pip uninstall opencv-python ..

서로 떨어진 두 점을 matplotlib으로 그려보자. import matplotlib.pyplot as plt x1, y1 = 300, 350 x2, y2 = 200, 150 plt.xlim(100, 400) plt.ylim(100, 400) plt.scatter([x1, x2], [y1, y2]) plt.show() center x - (x1 + x2) / 2 center y - (y1 + y2) / 2 이 공식을 이용하면 그래프에 그려진 빨간점 처럼 중심 좌표를 구할 수 있다. center_coordinate_x = (x1 + x2)/2 center_coordinate_y = (y1 + y2)/2 print(center_coordinate_x, center_coordinate_y) plt.xlim(..

나는 며칠전 그 어렵다는 애드고시를 통과했다..! 애드센스 심사를 받는동안 여러 블로그에서 애드센스에 관한 정보를 찾아보았었다. 통과하기가 너무나 어려워서 누구는 몇주 걸리고 탈락한다고 '애드고시'라 불린다고 하던데 나는 이틀만에 통과해버렸다. 왜인지는 모르겠으나 기준이 낮아졌거나 내 블로그가 구글 마음에 들었거나.. 아무튼 내가 설정했던 자동광고를 여러분에게 소개해드리겠다. 1. 자동광고 범위 설정 자 이제 설명을 들어가자면 애드센스 광고설정은 너무나 쉽다. 애드센스가 연동되었으면 블로그 설정 - 수익 - 애드센스 관리 에서 아래 사진 처럼 '광고 설정'을 볼 수 있는데 클릭 하나로 블로그 어디든지 광고를 넣을 수 있다. 전체 자동광고의 클릭버튼 왼쪽에 마우스를 가져다 대면 아래처럼 세부적인 내용 또한..

개발환경 - ubuntu18.04 - python3.7 1. Problem python sanic server 실행 하는데 PermissionError(13, 'Permission denied') error가 발생 2. Reason 권한이 없거나 파일의 경로가 잘못된 것으로 보인다. 3. Solution log file의 경로가 잘못되었던 것이라 경로에 맞게 코드를 수정하였다. 대부분 권한의 문제가 아닌 경로의 문제라고 하니 만약 path가 적힌 코드에 해당 에러가 발생하면 무조건 path를 수정해보자.

1. 내 정답 n, k = list(map(int, input().split())) result = 0 while n>= k: while n % k != 0: n-=1 result += 1 n //= k result += 1 while n>1: n-=1 result += 1 print(result) 2. 원래 답 n, k = map(int, input().split()) result = 0 while True: target = (n // k) * k result += (n - target) n = target if n < k: break result += 1 n //= k result += (n-1) print(result)

1. 내 정답 n, m = list(map(int, input().split())) result = 0 for i in range(n): data = list(map(int, input().split())) data.sort(reverse = True) result = data[n-1] print(result) 2. 원래 답 n, m = list(map(int, input().split())) result = 0 for i in range(n): data = list(map(int, input().split())) min_value = 10001 for a in data: min_value = min(min_value, a) result = max(result, min_value) print(result)