코딩걸음마

1. Pytorch의 Tensor Allocation import torch #실수 tensor 생성 ft = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4]]) #정수 tensor 생성 lt = torch.LongTensor([[1, 2], [3, 4]]) #byte tensor 생성 (0과 1로 구성) bt = torch.ByteTensor([[1, 0], [0, 1]]) #garbage tensor 임의의 값을 포함하는(실수) 텐서 생성 x = torch.FloatTensor(10, 5) #(행, 열) output------------------------------------------------------------ #tensor([[2.7444e+20, 2.8298e+20, 1.1..

딥러닝에 사용되는 모듈로 대표적으로 Tensorflow, keras, Pytorch가 있다. https://pytorch.org/get-started/locally/ PyTorch An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment. pytorch.org Pytorch는 numpy와의 호환성이 좋으며 사용이 편리하다는 장점이 있다. (물론 홈페이지도 깔끔하다..) 위 링크에 들어가서 자신의 조건에 맞게 선택하고, Run this Commend에 나온 문장을 anaconda powershell (window)이나 터미널(맥)에 입력하면 설치가 시작..

데이터프레임(DataFrame) 메모리 줄이는 코드! 캐글에서 가장 인기있는 코드이다. 불러오는 파일의 크기가 300mb이상이고, numeric정보만 있다면 사용할 때 메모리 감소 효과가 크다 dtype 변경에 따라 일부 모듈에서 오류를 낼 수 있지만, 그때마다 astype으로 교체해주는 귀찮음보다 메모리감소 효과가 너무 크다. def reduce_mem_usage(df): """ iterate through all the columns of a dataframe and modify the data type to reduce memory usage. """ #start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2 #print('Memory usage of dataframe is..

재귀 함수(Recursive Function)란 자기 자신을 다시 호출하는 함수를 뜻한다. - 재귀 함수는 함수의 종료 조건을 반드시 명시해야 한다. - 종료 조건을 제대로 명시하지 않으면 함수가 무한히 호출된다. def hello(n): print("반갑습니다") if n==0: return else: return hello(n-1) 최소공배수 def gcb(a,b): return a if b==0 else gcb(b,a%b) 최대공약수 (유클리드 호재법) def max(n,m): if m>n : m,n = n,m while m != 0 : n = n%m n,m = m,n return n def min(n,m): return n*m // max(n,m) 피보나치수열 def factorial(n): if..