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목록Programming/Python (39)
히비스서커스의 블로그
터미널에서 경로가 맞게 된 상황인데 import를 한 상황인데 모듈이 없다는 에러가 가끔씩 발생한다. 나의 상황과 해결방안을 예시로 들며 정리해보았다. 상황 풀스택 딥러닝 강의를 들으며 vscode에서 fsdl-text-recognizer-2021-labs / lab1 의 디렉토리에서 ├── readme.md ├── text_recognizer │ ├── data │ │ ├── base_data_module.py │ │ ├── __init__.py │ │ ├── mnist.py │ │ └── util.py │ ├── __init__.py │ ├── lit_models │ │ ├── base.py │ │ └── __init__.py │ ├── models │ │ ├── __init__.py │ │ └── ..
상황 test.py라는 파일을 만들어 여러 함수들을 만들고 (여기서 예시 함수는 function) 같은 디렉토리에서 불러왔다. from test import function 다음과 같은 에러를 마주하였다. ImportError: cannot import name 'function' 해결 test.py라는 파일을 만들어 모듈화하는 것은 피하는 것이 좋다. python 라이브러리 중에 unittest라는 라이브러리가 존재한다. 이 라이브러리는 from test하여 여러 객체 및 함수들을 불러올 수 있기 때문에 설치가 되어 있는 경우 test.py보다 먼저 불러오게 되어 사용할 수 없기 때문이다. 따라서, 파일명을 test.py가 아닌 다른 파일명으로 변경해주면 해결이 된다. 참조 https://docs.py..
파이썬에서 딥러닝 프레임워크를 pytorch로 쓰다가 GPU 병렬처리를 위해서 DataParallel 처리를 해주었다. import torch # model 생성부분 생략 model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1,2,3]) # GPU 0,1,2,3 총 4개 사용 model.cuda() 모델을 학습까지 완료시킨 후 다음과 같이 model.predict()을 하니 아래와 같은 에러 메세지가 나왔다. 코드 # x_tensor 생성부분 생략 pr_mask = model.predict(x_tensor) 에러 메시지 AttributeError: 'DataParallel' object has no attribute 'predict' 해결 방안은 다음과 같이 mod..
파이썬에서 딥러닝 프레임워크를 pytorch로 쓰다가 다음과 같은 에러 메시지를 나왔다. RuntimeError: Input type (torch.cuda.ByteTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 상황은 다음과 같다. import torch import cv2 image = cv2.imread(./sample_image.jpg) tensor = torch.from_numpy(image).to(device).unsqueeze(0).permute(0,3,1,2) 이를 해결하기 위해 to(device) 앞에 .float()처리를 해주었다. import torch import cv2 image = cv2.imread(./sa..
여러 장의 xml 파일에 특정 패턴을 수정하고자 하는 경우 직접 수정하는 것보다 코드로 함수를 만들어서 처리하는 것이 더 효율적일 것이다. 이번 포스팅으로 파이썬으로 xml파일을 parsing하고 저장하는 방법을 다뤄보고자 한다. 사용할 xml etree 라이브러리의 공식 API는 다음과 같다. https://docs.python.org/ko/3/library/xml.etree.elementtree.html xml.etree.ElementTree — ElementTree XML API — Python 3.9.7 문서 소스 코드: Lib/xml/etree/ElementTree.py xml.etree.ElementTree 모듈은 XML 데이터를 구문 분석하고 만들기 위한 단순하고 효율적인 API를 구현합니다..
numpy로 각종 이미지 처리를 하며 numpy 기능들 정리들을 정리해보았다. 축 관련 축(차원) 제거하기 numpy.squeeze(a, axis=None) a라는 numpy 배열에서 축(차원)을 제거할 때 사용, 보통 shape을 찍었을 때 값이 1인 것만 제거가 가능 배열 추가하기 numpy.expand_dims(a, axis) a라는 numpy 배열에서 축(차원)을 추가할 때 사용 관련된 예제 확인 https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html numpy.squeeze — NumPy v1.21 Manual numpy.squeeze numpy.squeeze(a, axis=None)[source] Remove axes of le..
binary semantic segmentation을 keras framework로 이미지 처리를 numpy로 진행할 시 마주친 여러 문제들을 정리해보았다. 개인적인 견해와 상황이므로 정확하지 않을 수 있으니 참고만 해주길 바란다. keras semantic segmentation 시 generator에서 주의해야 할 사항 먼저 이미지 데이터 타입으로 unit8, uint16, uint32, float32 등 여러 가지 타입이 존재하지만 가장 많이 쓰는 것은 unit8 (min=0, max=255)과 float32(8bit의 지수, 23bit의 소수)인 듯 하다. 주어진 이미지와 마스크는 데이터 타입이 uint8이었다. 또한, binary segmentation을 시도하는 중이었기에 mask의 최대값은 ..
파이썬에서 코딩하며 간단하게 나타낼 수 있는 코드와 서버에서 GPU를 분산 처리할 때 쓰는 코드를 기억하기 위해 남겨본다. 간단하게 나타낼 수 있는 코드 리스트가 채워져 있는 경우에만 조건을 주기 a = [] if a: (명령어 1) # 리스트에 원소가 있는 경우에만 실행 else: (명령어 2) # 리스트에 원소가 없는 경우에 실행 예시로 위의 결과는 명령어 2가 실행된다. 특정 조건일 경우에 변수를 다르게 저장하기 b = 3 a = 5 if b == 3 else 4 # b가 3인 경우 a는 5로 b가 5가 아닌 나머지의 경우 4로 할당 예시로 위의 결과는 a에 5가 할당이 된다. 이차원 리스트에서 특정 열 골라서 리스트로 만들기 double_list = [[1,2], [3,4], [5,6]] [i[0..