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python으로 작성된 코드들을 보다 보면 @로 시작하는 구문들을 볼 수 있습니다. @decorator_ def function(): print("what is decorator?") Decorator를 한마디로 얘기하자면, 대상 함수를 Wrapping 하고, Wrapping 된 함수의 앞뒤에 추가적으로 꾸며질 구문들을 정의해서 손쉽게 재사용 가능하게 해주는 것입니다. Decorator는 감싸고 있는 함수를 호출하기 전이나 후에 추가로 코드를 실행하는 기능을 갖췄습니다. 이 기능으로 입력 인수와 반환 값을 접근하거나 수정할 수 있습니다. 이 기능은 시맨틱 강조, 디버깅, 함수 등록을 비롯해 여러 상황에 유용합니다. Decorator는 어떤 경우에 쓰이는가? 메인 구문이 있고, 여기에 부가적인 구문을 추가..

np.random.rand() 함수는 0부터 1 사이의 균일 분포에서 랜덤한 값을 생성합니다. train_ratio를 0.9로 설정하면 약 90%의 확률로 훈련 데이터에 할당되고, 약 10%의 확률로 검증 데이터에 할당됩니다. 무작위로 값을 생성하기 때문에 실행할 때마다 실제로 할당되는 비율이 약간씩 다를 수 있습니다. train_ratio = 0.9 # Set the desired ratio of training data for label_name in label_names: label_dir = os.path.join(root_dir, label_name) files = os.listdir(label_dir) np.random.shuffle(files) # Shuffle the files random..

Package Version ---------------------------- ------------ absl-py 1.4.0 aiohttp 3.8.4 aiosignal 1.3.1 anyio 3.7.1 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 arrow 1.2.3 asttokens 2.2.1 astunparse 1.6.3 async-timeout 4.0.2 attrs 23.1.0 backcall 0.2.0 beautifulsoup4 4.12.2 bleach 6.0.0 cachetools 5.3.0 certifi 2023.5.7 cffi 1.15.1 charset-normalizer 3.1.0 click 8.1.3 colorama 0.4.6 comm 0.1.3 ..

# CUDA 11.7 pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.1+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 # CUDA 11.8 pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # CPU only pip install torch==2.0.0+cpu torchvision==0.15.1+cpu torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org..

numpy pandas absl-py scikit-learn brotlipy cachetools colorama contourpy cycler fonttools google-auth google-auth-oauthlib grpcio kiwisolver Markdown matplotlib mpmath oauthlib opencv-python packaging pandas Pillow protobuf pyasn1 pyasn1-modules pyparsing python-dateutil pytz requests-oauthlib rsa seaborn six tensorboard tensorboard-data-server tqdm tzdata Werkzeug jupyter

* pip list 저장하기(export 하기) pip freeze > requirements.txt * pip list 불러오기(Import 하기, 새로운 가상환경에서 다시 install 하기) pip install -r requirements.txt * conda list 저장하기(export 하기) conda list --export > packagelist.txt * conda list 불러오기(Import 하기, 새로운 가상환경에서 다시 install 하기) conda install --file packagelist.txt 출처: https://stackoverflow.com/questions/41979133/import-conda-package-list-to-default-env import ..

python -m pip uninstall pip python -m ensurepip python -m pip install -U pip >>>>> 에러 내용