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현직자|전공자가 코드잇 185강이나 수강한 후기Programming Language/Python 2024. 6. 3. 19:25
새해 무렵 프로모션으로 코드잇에서 할인 행사를 하길래 고민하다 수강을 신청했다. 코드잇에서 가장 좋았던 점은 강좌별 길이가 아주 짧은 점이다.요즘 숏폼이 유행하고, 집중력이 떨어지는 게 느껴져서 주의하고 있는데, 코드잇 강의는 길이가 2-5분정도로 짧게 구성된다. 강의를 하나 수강하려면 마음먹기까지 오래 걸릴 때가 있는데, 이런거 없이 하나라도 더듣자라는 마인드로 일단 강의 페이지를 켜게 된다. 완강을 잘 못하는 성겨긴데, 벌써 185강이나 들었다는 게 나도 신기할 정도다. 그리고 게임처럼 할 수 있도록 경험치와 레벨 시스템이 있고, 배지를 모을 수 있어서 별거 안한 것 같지만, 뿌듯함은 배가 된다. 전공자여서 주요 토픽에 대해서는 다 알고 있지만, 요즘 잘 사용하지 않고 있는 언어들이 녹슬지 않도록..
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[Anaconda] 현재 environment 정보 저장하기 (requirements.txt 만들기)Programming Language/Python 2023. 4. 19. 18:42
Anaconda prompt에서 cd 명령어를 사용해 requirements.txt가 저장되길 원하는 폴더로 이동한다. cd 경로 저장하기 원하는 환경을 실행한다. conda activate 환경이름 해당 환경을 txt 파일로 저장한다. 이때, txt 파일 이름을 원하는대로 설정할 수 있다. conda list --export > requirements.txt 해당 디렉토리에 requirements.txt 파일이 저장된 것을 확인할 수 있다. 나는 지우고 재설치하기 위해 여러 환경에 대해 requirements.txt를 추출해서 파일이 많이 생겼다.
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[Python] 리스트 중복 제거Programming Language/Python 2023. 4. 17. 19:07
1. 가장 간단한 코드는 set(집합)의 성질을 이용하는 것이다. 집합은 반복되는 원소를 동시에 여러 개 가질 수 없다. 리스트를 집합으로 바꾸고, 다시 리스트로 바꿔주어 중복을 제거할 수 있다. my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] unique_list = list(set(my_list)) print(unique_list) 2. 두번째 방법은 직관적으로 이해하기 쉬운 방법이다. 새로운 리스트를 만들어 원소를 하나씩 옮겨가면서 이미 있는 원소이면 추가하지 않는 방법이다. original_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] new_list = [] for i in original_list: if i not in new_list: new_list.append(i) prin..
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[Python] 리스트 내용 오름차순, 내림차순 정렬하기Programming Language/Python 2023. 4. 17. 19:03
오름차순 정렬 코드 (12345) #오름차순 정렬 my_list = ['banana', 'apple', 'orange', 'pear'] sorted_list = sorted(my_list) print(sorted_list) #결과 #['apple', 'banana', 'orange', 'pear'] 내림차순 정렬 코드 (54321) #내림차순 정렬 my_list = ['banana', 'apple', 'orange', 'pear'] sorted_list = sorted(my_list, reverse=True) print(sorted_list) #결과 #['pear', 'orange', 'banana', 'apple']
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keras, tensorflow에서 항상 같은 결과를 얻는 방법Deep Learning 2023. 1. 6. 14:24
모델 검증을 위해, 항상 돌릴 때마다 같은 결과를 얻을 수 있도록 하는 방법이다. 고정할 수 있는 시드들은 고정하고도, 항상 돌릴 때마다 추세는 아주 비슷하지만, 조금씩은 다른 부분이 나타나서 고민했다. 그러다 os.environ으로 고정시키는 방법을 발견했다. 이제는 각 epoch마다 나오는 accuracy 결과도 다 같다. 완전히 고정이 됨을 확인하였다. 코드는 아래와 같다. 한 코드로 모델을 여러개 만든다면, 각 모델을 돌릴 때마다 실행되도록 for문 안에 set_seed()를 사용해주어야 공정하게 평가할 수 있다. import numpy as np import tensorflow as tf import random #같은 결과가 계속 나오게 하기 위한 set_seed 함수. #이는 각 모델이 만들..