728x90 반응형 SMALL python106 [PyTorch] AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled torch와 cuda 버전이 맞지 않아 출력되는 에러이다. 따라서, 공식 홈페이지에서 가이드대로 설치를 진행한다. 현재 Windows의 PyTorch는 Python 3.8 ~ 3.11만 지원하고 Python 2.x는 지원되지 않으므로 torch 가상 환경으로 파이썬 버전을 설치한다. conda create --name torch python=3.9 torch 가상 환경을 활성화하고 CUDA 11.8 또는 12.1을 설치한다. pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 그 다음, GPU를 사.. 2024. 3. 19. [Spark] 스파크 클러스터 스파크 클러스터 실행 환경은 일반적으로 여러 시스템 (ex: 클러스터)에 분산된다. 실행을 위해 작업을 클러스터에 제출한다. Spark 자체는 Scala / Java로 작성되었다. 그러나 Python 인터페이스를 사용하면 데이터 과학 전문가가 이점을 누릴 수 있다. 배포 유형 자체 호스팅 클러스터 배포 (24시간 풀타임 엔지니어가 필요) 클라우드 솔루션 (ex: Google Cloud의 Cloud Dataproc 및 AWS의 EMR) 공급 업체 기반 배포 (ex: Databricks) 여기서 공급 업체는 GCP, AWS 및 Azure와 같은 IAAS 제공업체 위에 위치한다. 여러 데이터 과학 도구에 쉽게 액세스할 수 있다. Airflow 및 MLflow와 같은 워크플로 관리 도구와 통합된다. PySpar.. 2024. 1. 8. [Python] GUI 실행 파일 만들기 GUI 실행 파일 만들기 import tkinter as tk from tkinter import ttk from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plot_graph(): # 그래프 데이터 생성 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) # 그래프 생성 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_title('Sin Wave') # 그래프를 Tkinter 창에 표시 canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=window) canva.. 2023. 11. 10. [Mojo] 주피터 (Jupyter) 주피터 (Jupyter) 개발 환경의 파이썬 버전을 확인한다. 주피터를 사용하기 위해 pip install jupyter을 터미널에 입력한다. 주피터 노트북 (Jupyter Notebook) jupyter notebook 주피터 랩 (Jupyter Lab) jupyter lab 2023. 9. 28. 수면 곡선 (Hypnogram) 그리기 수면 곡선 (Hypnogram) 그리기 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 수면 단계 데이터y = 'sleep_stage'# x 축 데이터: 시간에 해당하는 값x = list(range(len(y)))# 단계별 라벨 설정labels = {0: 'N3', 1: 'N2', 2: 'N1', 3: 'R', 4: 'W'}# 그래프 그리기plt.figure(figsize=(15, 6))plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-')plt.yticks(ticks=list(labels.keys()), labels=list(labels.values()))plt.xlabel('Time (hour)')plt.ylabel('Sleep Stage.. 2023. 9. 26. Mojo Mojo Mojo는 Modular Inc.에서 개발한 프로그래밍 언어이다. 2023년 5월에 브라우저로 액세스할 수 있게 되었고 2023년 9월에 Linux에서 로컬로 액세스할 수 있게 되었다. 이 언어는 일부 Python 프로그램을 실행할 수 있다. Mojo는 Python의 유용성과 C의 성능을 결합하여 AI 하드웨어의 탁월한 프로그래밍 가능성과 AI 모델의 확장성을 실현한다. 다양한 하위 수준 AI 하드웨어를 프로그래밍할 수 있으며 C++ 또는 CUDA가 필요하지 않다. https://www.modular.com/mojo Mojo 🔥: Programming language for all of AI Mojo combines the usability of Python with the performance.. 2023. 9. 22. [SciPy] B-spline Signal Processing 신호 처리 도구 상자에는 현재 일부 필터링 기능, 필터 설계 도구의 제한된 집합, 1D 및 2D 데이터에 대한 B-spline 보간 알고리즘이 포함되어 있다. 그리고 SciPy의 신호가 실수 또는 복잡한 숫자의 배열이라는 것을 이해해야 한다. B-spline B-spline은 B-spline 계수와 매듭 점의 관점에서 유한 영역에 대한 연속 함수의 근사이다. 매듭 점이 간격으로 동일하게 이격되어 있으면 1-D 함수에 대한 B-spline 근사는 유한 기저 확장이다. 매듭 간격이 있는 2차원에서 함수 표현은 다음과 같다. 이러한 식에서 βo는 공간 제한 B-spline 기저 함수의 차수 o이다. 동일한 간격의 매듭 점과 동일한 간격의 데이터 점이 필요하므로 샘플 값 yn에서.. 2023. 7. 31. [Matplotlib] 눈금 시간 설정 눈금 시간 설정 데이터프레임에서 str 타입의 시간을 축으로 사용하기 위해 pd.to_datetime() 함수를 사용한다. 이 함수를 사용하여 문자열을 datetime64 형식으로 변환하고 데이터프레임의 x축으로 사용할 수 있다. df['Time'] = pd.to_datetime(df['time']) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['Time'], df['Value']) ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Value') ax.set_title('Time vs Value') # x축 눈금 간격 설정 (1시간 간격으로 눈금 표시).. 2023. 7. 28. 타겟 인코딩 (Target Encoding) Removing the First Level pd.concat 함수에는 drop_first라는 매개 변수도 포함되어 있는데, 첫 번째 수준을 제거함으로써 k-1 더미를 k개의 범주형 수준에서 벗어나게 할지 여부를 지정한다. 이 경우 첫 번째 수준인 area_a를 제거하고자 하는 이유는 보통 사용되지 않는 [0,0,0]의 인코딩을 사용함으로써 더 효율적인 인코딩을 제공한다. area를 단지 세 개의 열로 인코딩하고 a의 범주형 값을 [0,0,0]으로 매핑한다. import pandas as pd dummies = pd.get_dummies(['a', 'b', 'c', 'd'], prefix = 'area', drop_first = True) print(dummies) 위의 데이터에서 볼 수 있듯이 area.. 2023. 7. 27. 원핫 인코딩 (One-Hot-Encoding) Encoding Categorical Values as Dummies 범주형 값을 부호화하는 전통적인 방법은 더미 변수로 만드는 것이다. 이 기법은 one-hot-encoding이라고도 한다. csv를 다운 받는다. import pandas as pd df = pd.read_csv('jh-simple-dataset.csv', na_values = ['NA', '?']) pd.set_option('display.max_columns', 7) pd.set_option('display.max_rows', 5) display(df) area 열은 숫자가 아니므로 원핫 인코딩으로 인코딩해야 한다. 영역 수와 개별 값을 표시한다. 이 경우 영역 범주형 변수에는 4개의 값만 있다. areas = list(df['ar.. 2023. 7. 27. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 11 다음 728x90 반응형 LIST
