가상환경을 활성화하고 패키지를 설치하고 임포트 했는데, ModuleNotFoundError : No module named [패키지명]와 같은 에러가 발생했다. 이를 해결하는 방법을 정리하고자 한다. 모듈 자체가 설치되어 있지 않은 경우 # 가상환경 활성화 (conda activate [가상환경이름]) pip install [패키지명] conda install [패키지명] 서버 환경에 여러 버전의 Python이 설치되어 있는 경우 위의 방법은 원래 아는 방법이여서 이렇게 저렇게 설치를 해 보았지만, 정작 conda list에서 확인했을 때 원하는 패키지가 설치되어 있지 않았다. 영어로 막 적혀져 있는 출력 메세지를 자세히 보니 Defaulting to user installation because nor..

연구실 컴퓨터로 계속 작업하다가 VOT 코드도 살펴보고 실험해볼까해서 오랜만에 연구실 서버에 들어가려했더니,,, 연구실 서버랑 내 컴퓨터랑 연결이 이상한지 주피터랩에 자꾸 들어가지지 않았다. ㅠ 해결방안까지 2가지 문제가 있었고 다행히 모두 해결 ! Host key verification failed 1. 주피터랩 접속 먼저 연구실 서버에 들어가서 주피터랩 설정하니 들어가지는 것 확인 2. 로컬 컴퓨터에서 연결 위와 같이 에러 발생 3. 해결방안 연구실 선배님 + 구글링의 도움으로 극적 해결,, 에러가 발생했다고 설명해준 경로로 타고 들어가서 known_hosts 파일을 지워준다. 처음에 이걸 아예 지워버려도 되나 ? 했는데 요청할때마다 파일이 생기는 것 같다. 4. 해결완료 channel 3 : ope..

에라토스테네스의 체 알고리즘특정한 수의 범위 안에 존재하는 모든 소수를 찾아야 할 때 다수의 자연수에 대하여 소수 여부를 판별할 때 사용하는 대표적인 알고리즘에라토스테네스의 체 알고리즘의 구체적인 동작 과정1) 2부터 N까지의 모든 자연수를 나열한다.2) 남은 수 중에서 아직 처리하지 않은 가장 작은 수 i를 찾는다.3) 남은 수 중에서 i의 배수를 모두 제거한다. (i는 제거하지 않음 !)4) 더 이상 반복할 수 없을 때까지 2번과 3번의 과정을 반복한다.  에라토스테네서의 체 알고리즘 동작 예시1) 2부터 N까지의 모든 자연수를 나열한다. 2) 아직 처리하지 않은 가장 작은 수 2를 제외한 2의 배수는 모두 제거한다  3) 아직 처리하지 않은 가장 작은 수 3을 제외한 3의 배수는 모두 제거한다.  ..

import matha,b = map(int, input().split())math.gcd(a,b)math.lcm(a,b)

백준 단계별로 풀어보기(집합과 맵) 파트에서 계속 시간초과가 발생했다.해결방법으로는 두가지 정도로 요약할 수 있는데, 첫번째로는 리스트 대신 딕셔너리 사용, 두번째로는 개수를 세는 문제에서 for문을 돌면서 세지 말고 파이썬 함수 Counter를 사용하는 것이다. 이 두가지에 대해서 정리를 해보고자 한다. 딕셔너리diction_name = {}diction_name[key_name] = value_name 딕셔너리를 { }를 통해 하나 만든다.리스트와 달리 값을 추가할 때 list_name.append(value)가 아니라 key를 찾아서 value를 지정해주는 형식   Counterfrom collections import Counterc = Counter(nm_name)key 값으로는 이름, valu..

정의재귀함수는 함수 안에 함수를 호출하는 함수 (자기 자신을 호출하는 형태)함수 내에서 그 함수를 다시 사용하는 것더보기더보기⚠ return : 함수를 실행했던 위치로 돌아가라, 함수를 여기서 끝내라는 의미 주의할점재귀함수는 자기 자신을 호출하기 때문에, 잘못하면 무한히 호출할 수 있다. 따라서 탈출 조건이 필수이다.      예제간단한 예제def recursion(n) : # n이 0이면 빠져나오기 if n == 0 : return 0 # n 출력 print(n) # 다시 recursion 함수에 n-1 입력 return recursion(n-1)------------------------------------------------------..

torch.max : 최댓값을 출력dim=0이면 dim=1이면 뭐를 기준으로 어떻게 더한다...이런게 나는 헷갈려서 터득한 방법이 있다 !torch.sum과 마찬가지로 인덱스를 이용하여 구하는 방법예를 들어, 아래와 같이 dim=0을 기준으로 하면 인덱스 0번째 값이 5이므로, 5개가 묶인 곳 중에서 최댓값 하나를 산출하고 나머지 1번째 인덱스 값만큼의 크기로 출력 (즉, (1, 3)크기의 행렬이 출력된다.)>>> import torch>>> a = torch.randn(5, 3)>>> print(a)"""tensor([[-1.1260, -0.7415, -0.9703], [-0.8786, -1.6561, -0.2796], [ 0.1368, 0.8606, -0.3936], ..

만약 데이터가 GPU를 사용해서 학습을 해야하는 상황이라면 코드 내에서 해당하는 데이터들을 GPU용 텐서로 변환해 주어야 한다. 먼저 device를 정의해주기 !import torchdevice = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")  CNN추가추가         RNN데이터 처리시퀀스 데이터를 만드는 함수 내에서 x_seq, y_seq를 변환 후 returny데이터는 view를 사용하여 2차원으로 바꿔준다. 왜냐하면 MSE Loss가 기본적으로 2차원 target data를 받기 때문 !return torch.FloatTensor(x_seq).to(device), torch.FloatTensor(y_seq).to(device)..

📚 파이토치에는 Dataset과 DataLoader라는 기능이 있어서 미니 배치 학습이나 데이터 셔플, 병렬 처리 까지 간단히 수행할 수 있다.📚 TensorDataset을 DataLoader에 전달해서 데이터의 일부만 간단히 추출할 수 있다.   TensorDataset🎀 개념Dataset을 상속한 클래스로 학습 데이터 X와 레이블 Y를 묶어 놓는 컨테이너이다.이것을 DataLoader에 전달하면 for 루프에서 데이터의 일부분만 간단히 추출할 수 있게 된다.TensorDataset에는 텐서만 전달할 수 있으며, Variable은 전달할 수 없으니 주의Dataset은 직접 작성할 수도 있어서 대량의 이미지 파일을 한 번에 메모리에 저장하지 않고 필요할 때마다 읽어서 학습하는 등 다양하게 활용할 수..

Transforming Model Prediction for Tracking Christoph Mayer, Martin Danelljan, Goutam Bhat, Matthieu Paul, Danda Pani Paudel, Fisher Yu, Luc Van Gool Transforming Model Prediction for Tracking Optimization based tracking methods have been widely successful by integrating a target model prediction module, providing effective global reasoning by minimizing an objective function. While this inductiv..