여러가지 호기심

requirements.txt 파일은 Python 프로젝트에서 필요한 패키지를 명시하는 파일로, 일반적으로 pip 명령어를 사용하여 패키지를 설치할 때 참조됩니다. 이 파일을 만들기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.1. 수동으로 만들기프로젝트 폴더에 requirements.txt 파일을 생성합니다.필요한 패키지와 버전을 적어 넣습니다. 예를 들어:numpy==1.21.0 pandas==1.3.0scikit-learn==0.24.22. 현재 설치된 패키지 목록으로 만들기이미 설치된 패키지 목록을 기반으로 requirements.txt 파일을 생성할 수 있습니다. 이를 위해 터미널(또는 커맨드 프롬프트)을 열고 다음 명령어를 입력합니다:pip freeze > requirements.txt 이..

python에서 yaml 파일을 사용하기 위해서 yaml 모듈을 설치해주면된다. import yaml 로 사용하는 모듈은 설치시에 다음과 같이 해주면 된다. pip install PyYAML 그냥 pip install yaml로 하면 모듈을 찾을 수 없게 되니 참고 바랍니다. yaml 파일을 쓰는 방법은 다음과 같습니다. import yaml with open('test.yaml') as f: data = yaml.load(f) a = data['a_col'] b = data['b_col'] yaml 모듈은 yaml 파일을 python 딕셔너리 형태로 만들어줍니다. 참고하세요.

python에서 opencv를 활용하기 윟샛는 다음과 같이 opencv python 모듈을 설치하게 됩니다. pip install opencv-python import cv2로 opencv 모듈을 임포트하고 실행하다보면 다음과 같은 에러 메세지를 마주할 수 있습니다. 에러메세지 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory 위는 gl 라이브러리가 없기 때문이고, 아래는 gthread 라이브러리가 없는 것입니다. 이는 다음과 같이 패키치을 설치..

python으로 코드를 만든 후에 남에게 실행을 위하여 실행 환경을 알려줄 때, requirement.txt를 이용하여 설치를 많이하게 됩니다. 이를 만들어서 배포하는 방법을 알아봅시다. 터미널 명령창에서 pip 명령어의 freeze 기능을 이용하면 됩니다. pip freeze > requirement.txt 그럼 이 모듈 버젼들이 생성되고, requirement.txt 파일이 이용하여 환경을 설치할때는?? 다음과 같이 터미널 창에 입력하면 됩니다. pip install -r requirement.txt

pytorch를 이용하면서 해당 장비에서 gpu device를 체크하기 위한 방법 import torch torch.cuda.is_available() 반환값 = True of False GPU 모델을 알기 위해서는? torch.cuda.get_device_name(0) # 0 is gpu device id 반환값 = GPU 모델 이름(예: GeForch RTX 2080) GPU가 몇개인지 알려면? torch.cuda.device_count() 반환값 = GPU 수