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Python Library185

[VPython] Basics Basics python은 일반적으로 알고 있듯이 대소문자를 구분하고 들여쓰기를 구분한다. VPython은 벡터(x, y, z)를 벡터로 사용하여 위치 및 크기와 같은 3차원 공간에서 x,y,z 값을 지정한다. Moving in 3D space 1. 3D 공간에서 회전하려면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 drag하거나 Ctrl 키를 누른 채로 drag한다. 2. 확대 및 축소하려면 스크롤하거나 Alt를 누른 상태에서 drag한다. 3. 이동하려면 shift를 누른 상태에서 drag한다. 2022. 1. 13.
[PyTorch] NumPy 변환 (Bridge) NumPy 변환 (Bridge) CPU 상의 tensor와 numpy array는 메모리 공간을 공유하기 때문에, 하나를 변경하면 다른 하나도 변경된다. # tensor를 numpy array로 변환하기 t = torch.ones(5) print(f"t: {t}") n = t.numpy() print(f"n: {n}") Out: t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) n: [1. 1. 1. 1. 1.] tensor의 변경 사항이 numpy array에 반영된다. t.add_(1) print(f"t: {t}") print(f"n: {n}") Out: t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) n: [2. 2. 2. 2. 2.] numpy array를 tensor로 변환하기 .. 2022. 1. 13.
[PyTorch] 텐서 속성 (Attribute) / 연산 (Operation) 속성 (Attribute) tensor = torch.rand(3,4) print(f"Shape of tensor: {tensor.shape}") print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}") print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}") Out: Shape of tensor: torch.Size([3, 4]) Datatype of tensor: torch.float32 Device tensor is stored on: cpu tensor의 속성은 텐서의 모양 (shape), 자료형 (datatype) 및 어느 장치에 저장되는지를 나타낸다. 연산 (Operation) 전치 (transposing), 인덱싱 (indexin.. 2022. 1. 13.
[PyTorch] 텐서 (Tensor) 텐서 (Tensor) 텐서 (tensor)는 배열 (array)이나 행렬 (matrix)과 유사한 자료구조이다. pyrorch에서 tensor를 사용하여 모델의 입력 (input)과 출력 (output), 그리고 모델의 매개변수들을 부호화 (encode)한다. import torch import numpy as np tensor는 GPU나 다른 하드웨어 가속기에서 실행할 수 있다는 점만 제외하면 numpy의 ndarray와 유사하다. 실제로 tensor와 numpy array는 종종 동일한 내부 (underly) 메모리를 공유할 수 있어 데이터를 복사할 필요가 없다. tensor는 자동 미분 (automatic differentiation)에 최적화되어 있다. tensor 초기화 tensor는 여러가지 .. 2022. 1. 13.
파이토치 (PyTorch) 파이토치 (PyTorch) pytorch란 2016년에 발표된 DL을 구현을 위한 python 기반의 오픈소스 ML 라이브러리이다. ​이것은 Define by Run의 DL 구현 패러다임이 특징이다. Define and Run는 코드를 직접 돌리는 환경인 세션을 만들고, placeholder를 선언하고 이것으로 계산 그래프를 만들고 (define), 코드를 실행하는 시점에 데이터를 넣어 실행하는 (run) 방식이다. 이는 계산 그래프를 명확히 보여주면서 실행시점에 데이터만 바꿔줘도 되는 유연함을 장점으로 갖지만, 그 자체로 비직관적이다. 하지만 무엇보다 주목받는 이유중 하나는 간결하고 빠른 구현이다. tensorflow보다 사용자가 익히기 훨씬 쉽다는 특징이 있고 코드가 간결하고 난이도가 비교적 낮다고 .. 2022. 1. 13.
VPython VPython VPython은 3D 애니메이션을 만들고 웹에 게시하기 위한 사용이 쉽고 강력한 환경이다. vpython은 그래프 작성 기능뿐만 아니라 다수의 내장된 물체들과 모양들을 가지고 있다. 위젯을 사용하여 interactive 프로그램을 작성할 수 있다. 프로그램을 interactive로 만드는 과정은 먼저 객체를 만들고 변수를 할당한 다음 사용자가 상호 작용할 수 있는 위젯 (ex. 슬라이더, 텍스트 상자 등)을 작성하는 것으로 시작한다. 바로 위에 위젯에 묶는 새 기능을 선언하면 사용자의 입력이 처리되고 개체에 대해 작업이 수행된다. 3D 및 2D 개체를 만드는 방법이 있다. 여러 개체에 적용할 수 있는 모든 매개 변수와 이러한 매개 변수를 수정하는 방법이 있다. 그런 다음 사용자 상호 작용을.. 2022. 1. 13.
Nengo Nengo Nengo Brain Maker는 신경망을 구축, 테스트 및 배포하기 위한 Python 패키지이다. pip install nengo-dl # install https://www.nengo.ai/ Nengo Nengo is built to help solve problems with the most efficient hardware available for that problem. Nengo is highly extensible and flexible. You can define your own neuron types, learning rules, optimization methods, reusable subnetworks, and much more. You www.nengo.ai 2022. 1. 12.
[Keras] Model.evaluate 함수 Model.evaluate evaluate 함수를 사용하면 모델의 최종적인 accuracy와 loss 값을 알 수 있다. loss는 예측값과 실제값이 차이나는 정도를 나타내는 지표이며 작을 수록 좋다. Model.evaluate( x=None, y=None, batch_size=None, verbose=1, sample_weight=None, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, return_dict=False, **kwargs ) https://keras.io/api/models/model_training_apis/#evaluate-method Keras documentation: Mode.. 2022. 1. 4.
[Keras] Model.fit 함수 Model.fit 함수 Model.fit( x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose="auto", callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, validation_batch_size=None, validation_freq=1, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, ) verbose : Verbosity mode. 0, 1 or .. 2022. 1. 4.
[NumPy] numpy array 전체 출력 np.set_printoptions(threshold=np.inf, linewidth=np.inf) print 전에 선언해주면 된다. threshold는 np.inf의 개수를 넘는 원소를 가질 경우 축약형으로 출력해주는 속성이고 linewidth는 한 줄에 출력되는 원소 숫자이다. # 28 * 28 = 784 numpy array np.set_printoptions(threshold=784,linewidth=np.inf) print('class_5_mnist.png') # sys module should be imported np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) 2021. 12. 31.
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