Dev23 파이썬에서 Warning 출력 없애는 방법, 출력하는 방법 파이썬에서 Warning 출력 무시하는 방법 파이썬에서 외부모듈을 사용하다보면 Warning 메세지가 출력되어 보기 불편한 경우가 생긴다. 이럴 경우 다음 내용을 코드 중간에 삽입하면 Waring 이 출력되지 않게된다. import warnings warnings.filterwarnings("ignore") 파이썬에서 Warning 출력방법 반대로 내가 만든 코드를 다른사람이 사용할 때 Warning 을 출력하고싶다면 다음과같이 사용할 수 있다. import warnings if len(file_list > 100): warnings.warn("If the number of files is more than 100, performance degradation may occur.") 2018. 9. 11. 리눅스에서 crontab 사용방법 쉽게 정리 및 예제 개요 리눅스를 사용하다보면 주기적으로 반복하여 어떤 작업을 하고싶을 경우가 생긴다 (예: 매월 1일 12시에 데이터베이스 백업, 10분마다 파일 압축). 이런 경우에 가장 많이 쓰이는 모듈이 crontab 이다. 대부분 리눅스를 설치하면 기본적으로 설치되어있고, 부팅시 자동실행이 되어있다. 관리자 (root) 로 설정방법 모든 cron 들을 한눈에 관리하기 가장 편한 방법은 /etc/crontab 을 활용하는것이다. 편집기로 이 파일을 열면 초기상태에는 다음과같은 모양을 하고있다. SHELL=/bin/bash PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin MAILTO=root HOME=/ # For details see man 4 crontabs # Example of job defini.. 2018. 8. 27. 07-3. Tensor flow 에서 epoch 과 batch 설명 및 예제 07-3. Training using Epoch and Batch 출처 : 모두를위한 머신러닝 (http://hunkim.github.io/ml/) Tensor Flow 에서 많은 데이터를 학습시킬 때 사용하는 Epoch 과 Batch 에 대해 알아본다¶ 큰 사이즈의 데이터를 읽고 학습시키려면 그만큼의 벡터공간도 많이 필요하므로 일정크기 만큼 나눠서 학습을 시키는것이 효과적이다. 예를들어 100만개의 데이터가 있을 경우, 10만개씩 학습을 시키고 모델은 학습된 결과를 저장해둔 상태로 다음 10만개의 데이터를 학습하는 과정을 반복한다. 이 방법이 효과적인 이유는, 100만개의 데이터를 학습시켜두었는데 새로운 10만개의 데이터가 생겼을 때 110만개를 학습시키는것이 아닌 생성해둔 모델을 불러와서 사용 할 수.. 2018. 8. 23. 07-2. Tensor Flow 에서 Data preprocessing (normalization) 구현 07-2. Data preprocessing 출처 : 모두를위한 머신러닝 (http://hunkim.github.io/ml/) Tensor Flow 에서 사용할 Data preprocessing 에 관하여 이론과 예제를 통해 설명한다.¶ Data Preprocessing (Normalization)¶예를들어 2차원의 data 의 column 값들이 비슷한 경우, 다음과 같은 모양을 갖으며 minimum point를 찾을 수 있다.그러나 만약 column 끼리의 값이 많이 차이나는 데이터일 경우 다음과 같이 한쪽으로만 치우친 그래프가 생성되고, 한쪽 축으로의 편차가 더 적기때문에 그 방향으로 움직이다가 튀는 경우가 발생한다.따라서 차이가 큰 데이터들의 값을 비슷하게 맞춰주는 작업이 필요하다. 예를들면 다음.. 2018. 8. 22. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
