- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 폴더 만드는 부분에서 directory_create('x/x')를 하게 되면 x에 어떤 이름을 넣어도 다 이미 만들어졌다고만 뜨고 실제 드라이브 들어가면 아무것도 폴더가 생성이 안되었는데, 왜 그런건지 잘 모르겠어요. 그리고 현재 디렉토리 위치 설정하는 것도 이런 오류가 발생하는데, 구글 드라이브 마운트 할 때는 잘 됐었는데 이런 오류가 발생하네요..! cd/~ 의 코드를 실행하면 현재 디렉토리를 cd/~에서 ~에 해당하는 디렉토리로 이동해주는게 아닌가요? 아래 사진은 현재 드라이브 디렉토리 경로입니다!
10_ADVANCE-EXAMPLE-MILTI-LABEL-CLASSIFICATION 과 11_MILTI-LABEL-CLASSIFICATION-DROPOUT-BATCHNORMALIZATION 강의자료에서 맨 밑부분의 테스트셋 기반 Evaluation 에서 test_loss 를 계산할 때 전체 데이터인 10000으로 나누셨는데, 왜 그러신건지 궁금해서 질문드립니다. train 과 validation 의 loss 계산은 train_batches 와 val_batches 개수(for문 도는 횟수) 만큼만 나누셨는데 test loss 를 계산할 때는 minibatch 가 아닌 전체 데이터로 나누셔서 상대적으로 test data 의 loss 값이 작아보여서요. test_loss = 0 correct = 0 wrong_samples, wrong_preds, actual_preds = list(), list(), list() model.eval() with torch.no_grad(): for x_minibatch, y_minibatch in test_batches: y_test_pred = model(x_minibatch.view(x_minibatch.size(0), -1)) test_loss += loss_func(y_test_pred, y_minibatch) pred = torch.argmax(y_test_pred, dim=1) correct += pred.eq(y_minibatch).sum().item() wrong_idx = pred.ne(y_minibatch).nonzero()[:, 0].numpy().tolist() for index in wrong_idx: wrong_samples.append(x_minibatch[index]) wrong_preds.append(pred[index]) actual_preds.append(y_minibatch[index]) test_loss /= len(test_batches.dataset)
code: import time, random import data import uiautomator2 as u2 serial = "********" device = u2.connect(serial) device(resourceId="com.instagram.android:id/row_feed_button_like").click() 실행 시 오류 C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe C:/Users/user/Desktop/pythonProject1/insta/ momobiletest.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\user\Desktop\pythonProject1\insta\momobiletest.py", line 8, in <module> device(resourceId="com.instagram.android:id/row_feed_button_like").click() File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\uiautomator2\_selector.py", line 149, in click self.must_wait(timeout=timeout) File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\uiautomator2\_selector.py", line 344, in must_wait raise UiObjectNotFoundError({'code': -32002, 'data': str(self.selector), 'method': 'wait'}) uiautomator2.exceptions.UiObjectNotFoundError: {'code': -32002, 'data': "Selector [resourceId='com.instagram.android:id/row_feed_button_like']", 'method': 'wait'} uiautomator2 버전은 3.0.10 adbutils 버전은 2.6.2 왜 계속 오류가 뜨고 안되는지 모르겠습니다.
83쪽에 '예를 들어 (3*3) Conv.Kernel 2개를 쌓은 경우 Receptive Field는 (7*7)이 된다!'라고 하셨는데 Kernel이 쌓이는게 아니라 Layer 아닌가요?? 혹시 제가 잘못 이해하고 있었다면 지금까지 각 Layer마다 하나의 kernel만 훑고 지나가는 줄 알고 있어서 Kernel이 쌓인다 라는 개념을 잘 모르겠습니다. 기존 ANN에서 Bias를 더하는 개념과 ResNet에서Residual Connection을 더하는 개념의 차이를 잘 모르겠습니다. 둘다 비슷하게 느껴집니다 ㅠㅠ.
선생님! iloc같은경우 인덱스값은 그 앞에 까지 뽑기때문에 +1 해주는 범위까지 설정 해 주는것인데, 컬럼 번호 쓸때는 해당 없는거 같네요?! quiz 2번 푸는데 iloc로 메뉴~할인율 까지 할때 범위를 :3으로 하시길래요! 위에 설명할때는 iloc때 범위를 :로 나타낼 때 마지막을 포함하지 않는다고 하셨는데, 인덱스만 포함하지 않는게 맞는거죠?
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
안녕하세요 수업 듣는중 문제 푸는 21번 강의에서 'str' object is not callable 나와서 알려주신대로 코드를 작성했다가, 안되서 강의자료 복사에서 실행해도 error 납니다. 이런 경우에는 왜 이런 버그가 나오나요? 문제를 풀다가 1번도 아니고 여러 문제들이 계속 같은 문구가 나와서 이렇게 문의드립니다. 답변 주시면 감사하겠습니다 수업 21번 - 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다) - 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다 - 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다 - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
고스트 어텐션 한국어로 말해라, 아인슈타인처럼 말해라 와 같이 모델이 일관성을 유지해야 하는 말에 대해 자꾸 몇번 더 대화를 나누면 일관성을 잃어버려서 고스트 어텐션을 적용했다 고스트 어텐션은 인물: 아인슈타인 언어: 한국어 와같이 저장하는데 이걸 이용하는 방법은 잘 모르겠다 어디서 이용되는건지 모르겠습니다. 제가 생각했을때 이용될 수 있는 방법은 이런 파라미터를 이후에 오는 모든 파라미터앞에 붙인것 처럼 입력된다--> 이건 위에서 대조한 예시로 나온것 같은데 이러면 둘이 충돌이 일어날 상황이 생겨서 안한다고 한것 같고 인물, 언어 와 같은 카테고리를 적용한 것을 미리 파인튜닝 해둔 후 위의 프롬프트가 나오면 그 파인튜닝 된 것을 불러온다? --> 이건 너무 경우도 많고 복잡할 것 같습니다. 선생님이 간단하다고 해서 이것도 아닌것 같습니다. 고스트 어텐션이 실제로 gpts를 이용할때 프롬프트로 저장, 고정이 되어있는 부분을 말하는것 같은데 이걸 어떻게 이용하는지 궁금합니다
import openai api_key = " " openai.api_key = api_key def ask_gpt(system, prompt, model="gpt-3.5-turbo"): completion = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=[ {"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": prompt} ], stream=True ) result = "" for chunk in completion: delta_data = chunk.choices[0].delta if 'role' in delta_data: continue elif 'content' in delta_data: r_text = delta_data['content'] result += r_text print(r_text, end="",flust=True) ask_gpt(system="you are a helpful assistant." , prompt="사과에 관한 글을 써줘") 해당 부분이 작동이 되지 않아서 확인 요청드립니다. api_key 값은 일단 빼두었습니다.
1.5 groupby 까지 안막히고 잘 오다가 여기서 막힙니다. df_last.groupby(["지역명"]).mean() 작성했을때 TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object] 에러가 뜹니다. 그런데 이어서 ["평당분양가격"]을 타이핑 하면 정상 결과가 나옵니다. 무슨 문제일까요.,?
수치형은 robustscaler를 사용하려고 하는데여 from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = x_train.select_dtypes(exclude='object') for col in cols: x_train[col] = scaler.fit_transform(x_train[col]) x_test[col] = scaler.transform(x_test[col]) 이렇게 하면 ,ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[ 888. 1308. 151. ... 173. 1244. 893.]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 이런 오류가 납니다... 어떻게 수정해야 하나여
