172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
m = 800 n = 800 print ( id (m)) print ( id (n)) print ( id (m) == id (n)) 이라는 코드로 코랩에서 id값이 같은지를 돌려보니 false가 나오네요. 혹시 코랩에서는 id값이 다르게 지정되나요?
미해결
파이썬 무료 강의 (기본편) - 6시간 뒤면 나도 개발자
- 학메뉵 없는 경우 습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중Debug with python 메뉴가 없어요ㅠㅠ하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
미해결
작정하고 장고! Django로 Pinterest 따라만들기 : 바닥부터 배포까지
강사님 화면은 이렇게 나오는데 저의 화면은 이런식으로 일자로 나옵니다. MagicGrid 소개 및 Articleapp 시작 현재 이 강의를 듣고있습니다. 강사님과 저의 코드에 다른 점을 못찾겠습니다. 어떤 부분이 다르면 저렇게 나오는건가요?
미해결
[리뉴얼] React로 NodeBird SNS 만들기
안녕하세요 제로초님 강의를 다 듣고 개인 프로젝트를 하고 있는 사람입니다. 궁금한게 하나 있는데 SSR 페이지로 간 후에 뒤로가기 하면 스크롤 위치가 초기화되던데 이거 막는방법이 있나요? SSR 페이지가 아니면 스크롤이 그 위치 그대로 있더라고요 항상 SSR 페이지 갔다가 뒤로가기 하면 스크롤이 최상단으로 초기화되서 그런데 혹시 막을 수 있는 방법 있을까요?ㅜ
미해결
작정하고 장고! Django로 Pinterest 따라만들기 : 바닥부터 배포까지
- 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 Page not found (404) Request Method: GET Request URL: http://127.0.0.1:8000/ Using the URLconf defined in pragmatic.urls , Django tried these URL patterns, in this order: admin/ account/ The empty path didn’t match any of these. You’re seeing this error because you have DEBUG = True in your Django settings file. Change that to False , and Django will display a standard 404 page. . 밑에는 제 코드 입니다. 밑에 보시는 것 처럼 accoutapp이 추가되어있는데 왜 저런 에러가 발생하는 것인가요? INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin' , 'django.contrib.auth' , 'django.contrib.contenttypes' , 'django.contrib.sessions' , 'django.contrib.messages' , 'django.contrib.staticfiles' , 'accountapp' , ]
해결됨
남박사의 파이썬 기초부터 실전 100% 활용
range(3) 과 range(0, 3)이 어떻게 다른건지 모르겠습니다 두 코드 동일하게 0~2까지 1씩 증가하는 코드 아닌가요? 코드를 실행하면 다르게 동작하는데 어떻게 다른건가요??
미해결
VScode 실행 후 터미널로 가상환경 설정이 안되는 이유를 모르겠어서 질문드립니다...! VS code로 바탕화면에 빈 폴더를 지정해놓고 터미널에 python -m venv myvenv 이렇게 입력했는데 가상환경은 생성되지 않고 "python"이라는 메세지말고는 아무일도 안 일어납니다.... 터미널을 git bash랑 명령 프롬프트로 바꿔서 해보았는데 결과는 똑같았고 Anaconda를 삭제하고 python 을 재설치 해보았는데도 결과는 똑같습니다ㅠㅠ 혹시 어떤게 문제인지 알려주실 수 있으실까요...?
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
욜로나 레티나넷 등을 이용하여 사진이나 영상 분석을 하고 싶습니다. 최종적인 목표는 사진 혹은 영상의 특정 부분을 구분하는 것입니다. (ex. 여러 개의 사진 혹은 영상 중 사람이 있는 것과 없는 것을 판단하여 사람이 있는 영상(사진)과 사람이 없는 영상(사진) 구분하기) 제가 머신러닝을 한번도 공부한 적이 없어서 어떤 방식으로 공부를 해야 좋을지 갈피가 잡히지 않습니다. 컴퓨터공학 전공이고 웹 프로그램을 업으로 삼고 있기는 하지만 통계학은 한번도 접해본 적이 없고, 수학은 20여년 전 고교 졸업 후 해본적 없습니다. 파이썬 역시 아주 가벼운 프로그램을 작성해 본 경험만 있습니다. [파이썬 머신러닝 완벽 가이드] -> [딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드] 순서로 강의를 볼 계획이고 현재 [파이썬 머신러닝 완벽 가이드]의 5장의 회귀를 공부하고 있습니다. 처음에 영상만 보다가 이해하기가 힘이 들어 교재를 구매해 함께 보면서 스터디 중입니다. [파이썬 머신러닝 완벽 가이드]를 완강한 후 [딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드]를 시작해야 하나요? 또한, 강의와 질문-답변들을 보면서 100% 이해한다기 보다는 어렴풋하게 개념을 잡고 간다는 생각으로 공부를 하고 있는데 이게 맞는지도 궁금합니다. 소소 코드는 최대한 이해하려고 노력하고 있습니다. 마지막으로 추천해 주시고 싶은 다른 강의나 책, 사이트가 있으시면 같이 보겠습니다. 감사합니다. 참고로, 두 달 전 머신러닝 스터디를 시작할 때 1. [파이썬 머신러닝 완벽 가이드] 의 3장 평가까지 완강 2. [딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드] 의 욜로 부분을 보면서 강의에 나온 소스로 테스트 성공 3. 리눅스 서버에 욜로5 설치 후 테스트 실패 - (https://datacook.tistory.com/60 사이트를 참조하여 학습을 시키고 학습이 잘 되었는지 테스트를 하는데 원하는 결과를 얻지 못했습니다.) 의욕만 많아서 급하게 테스트를 하니 디버깅 하기도 어렵고 어디서 어떻게 손을 봐야할지 잘 모르겠어서 다시 천천히 [파이썬 머신러닝 완벽 가이드] 를 공부하고 있는 중입니다.
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
MASK RCNN 으로 위성지도에서 지붕을 찾는 과제를 하고 있습니다. 파란색 개통의 공장지붕을 찾으려고 학습데이트를 만들고 실행을 해보았는데 다른 색상의 지붕, 주차장도 찾았습니다. MASK RCCN에 색상정보는 영향이 없는 건지 문의드립니다. 감사합니다.
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요 선생님, 질문이 있습니다. !pip install mmcv-full 이후에 런타임 다시 시작을 해야 import mmcv가 정상 작동하는데, 코랩 런타임 다시 시작하는 것이 어떤 원리인가요? 런타임 다시 시작을 안하면 import mmcv가 정상 작동하지 않는 이유가 궁금합니다.
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
올려주신 자료 답이 다 있는데, 답이 없는 자료는 따로 없나요?
미해결
공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
선생님, 강의 잘 듣고 있습니다. 강의를 듣다가 궁금증이 생기는데 9/20 부터 15/20 즈음까지의 강의는 모두 결국 seaborn 라이브러리 안에는 여러 개의 xxplot이 있다는걸 소개하는거고 곧 활용할 수 있는 api에는 이러이러한 것이 있다 고 설명하는 셈이잖아요? 헌데 이런걸 전부 외우는 현업 개발자는 없고 그분들도 필요나 설계에 따라 맞게 쓰는 정도로 활용하는 걸루 알고 있는데 그래도 강의를 들으면서 최소한 숙지해야 하는 정도 라는게 있다면 어느 정도가 적절할는지 궁금합니다. 참고로 저는 원래 자바랑 c++ 위주로 쓰는 주니어이고 파이썬으로는 알고리즘까지는 낯설어서 잘 쓰진 않지만 자료구조 구현은 할 줄 아는 정도입니다. 그리고 최근에 머신러닝 배우면서 이 강의는 캐주얼한 용도로 듣고 있습니다. 감사합니다!
미해결
파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기
input 파일로 실습중입니다. !pip install -U finance-datareader(주석처리 지움)로 FinanceDataReader를 설치후 import FinanceDataReader as fdr fdr.__version__ 를 했는데 다음과 같은 오류가 나옵니다. --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-e3a60539cbc3> in <module> 1 # FinanceDataReader 를 fdr 별칭으로 불러옵니다. 2 # 라이브러리의 version을 확인하고 싶을 때는 .__version__ 으로 확인합니다. ----> 3 import FinanceDataReader as fdr 4 fdr . __version__ ModuleNotFoundError : No module named 'FinanceDataReader' 실습환경은 macos 11.2.3입니다. pip list 첨부했으며 finance-datareader 만 제가 Bold처리 했습니다. (base) imigjuucBookPro:~ ikedo$ pip list Package Version ------------------------------------------------- ------------ anaconda 0.0.1.1 appnope 0.1.2 asgiref 3.3.1 backcall 0.2.0 beautifulsoup4 4.9.3 bokeh 2.2.3 bs4 0.0.1 certifi 2020.12.5 chardet 3.0.4 colorama 0.4.4 commonmark 0.9.1 conda 4.3.16 cycler 0.10.0 DateTime 4.3 decorator 4.4.2 Django 3.1.7 django-ckeditor 6.0.0 django-crispy-forms 1.11.1 django-extensions 3.1.1 django-js-asset 1.2.2 django-markdown 0.8.4 django-markdownx 3.0.1 finance-datareader 0.9.31 gunicorn 20.0.4 httplib2 0.10.3 idna 2.6 inflect 0.2.5 ipython 7.21.0 ipython-genutils 0.2.0 jedi 0.18.0 Jinja2 2.11.2 keyboard 0.13.5 kiwisolver 1.3.1 lxml 4.6.3 Markdown 3.3.4 MarkupSafe 1.1.1 matplotlib 3.3.3 monotonic 1.5 numpy 1.19.4 oauth2client 3.0.0 packaging 20.8 pandas 1.2.4 parso 0.8.1 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 8.1.0 pip 21.1.2 plotly 4.14.1 prettytable 2.0.0 prompt-toolkit 3.0.16 protobuf 3.4.0 psycopg2-binary 2.8.6 ptyprocess 0.7.0 pyasn1 0.3.7 pyasn1-modules 0.1.5 pycosat 0.6.3 Pygments 2.8.0 pykrx 0.1.42 pyobjc 7.1 pyobjc-core 7.1 pyobjc-framework-Accessibility 7.1 pyobjc-framework-Accounts 7.1 pyobjc-framework-AddressBook 7.1 pyobjc-framework-AdServices 7.1 pyobjc-framework-AdSupport 7.1 pyobjc-framework-AppleScriptKit 7.1 pyobjc-framework-AppleScriptObjC 7.1 pyobjc-framework-ApplicationServices 7.1 pyobjc-framework-AppTrackingTransparency 7.1 pyobjc-framework-AuthenticationServices 7.1 pyobjc-framework-AutomaticAssessmentConfiguration 7.1 pyobjc-framework-Automator 7.1 pyobjc-framework-AVFoundation 7.1 pyobjc-framework-AVKit 7.1 pyobjc-framework-BusinessChat 7.1 pyobjc-framework-CalendarStore 7.1 pyobjc-framework-CallKit 7.1 pyobjc-framework-CFNetwork 7.1 pyobjc-framework-ClassKit 7.1 pyobjc-framework-CloudKit 7.1 pyobjc-framework-Cocoa 7.1 pyobjc-framework-Collaboration 7.1 pyobjc-framework-ColorSync 7.1 pyobjc-framework-Contacts 7.1 pyobjc-framework-ContactsUI 7.1 pyobjc-framework-CoreAudio 7.1 pyobjc-framework-CoreAudioKit 7.1 pyobjc-framework-CoreBluetooth 7.1 pyobjc-framework-CoreData 7.1 pyobjc-framework-CoreHaptics 7.1 pyobjc-framework-CoreLocation 7.1 pyobjc-framework-CoreMedia 7.1 pyobjc-framework-CoreMediaIO 7.1 pyobjc-framework-CoreMIDI 7.1 pyobjc-framework-CoreML 7.1 pyobjc-framework-CoreMotion 7.1 pyobjc-framework-CoreServices 7.1 pyobjc-framework-CoreSpotlight 7.1 pyobjc-framework-CoreText 7.1 pyobjc-framework-CoreWLAN 7.1 pyobjc-framework-CryptoTokenKit 7.1 pyobjc-framework-DeviceCheck 7.1 pyobjc-framework-DictionaryServices 7.1 pyobjc-framework-DiscRecording 7.1 pyobjc-framework-DiscRecordingUI 7.1 pyobjc-framework-DiskArbitration 7.1 pyobjc-framework-DVDPlayback 7.1 pyobjc-framework-EventKit 7.1 pyobjc-framework-ExceptionHandling 7.1 pyobjc-framework-ExecutionPolicy 7.1 pyobjc-framework-ExternalAccessory 7.1 pyobjc-framework-FileProvider 7.1 pyobjc-framework-FileProviderUI 7.1 pyobjc-framework-FinderSync 7.1 pyobjc-framework-FSEvents 7.1 pyobjc-framework-GameCenter 7.1 pyobjc-framework-GameController 7.1 pyobjc-framework-GameKit 7.1 pyobjc-framework-GameplayKit 7.1 pyobjc-framework-ImageCaptureCore 7.1 pyobjc-framework-IMServicePlugIn 7.1 pyobjc-framework-InputMethodKit 7.1 pyobjc-framework-InstallerPlugins 7.1 pyobjc-framework-InstantMessage 7.1 pyobjc-framework-Intents 7.1 pyobjc-framework-IOSurface 7.1 pyobjc-framework-iTunesLibrary 7.1 pyobjc-framework-KernelManagement 7.1 pyobjc-framework-LatentSemanticMapping 7.1 pyobjc-framework-LaunchServices 7.1 pyobjc-framework-libdispatch 7.1 pyobjc-framework-LinkPresentation 7.1 pyobjc-framework-LocalAuthentication 7.1 pyobjc-framework-MapKit 7.1 pyobjc-framework-MediaAccessibility 7.1 pyobjc-framework-MediaLibrary 7.1 pyobjc-framework-MediaPlayer 7.1 pyobjc-framework-MediaToolbox 7.1 pyobjc-framework-Metal 7.1 pyobjc-framework-MetalKit 7.1 pyobjc-framework-MetalPerformanceShaders 7.1 pyobjc-framework-MetalPerformanceShadersGraph 7.1 pyobjc-framework-MLCompute 7.1 pyobjc-framework-ModelIO 7.1 pyobjc-framework-MultipeerConnectivity 7.1 pyobjc-framework-NaturalLanguage 7.1 pyobjc-framework-NetFS 7.1 pyobjc-framework-Network 7.1 pyobjc-framework-NetworkExtension 7.1 pyobjc-framework-NotificationCenter 7.1 pyobjc-framework-OpenDirectory 7.1 pyobjc-framework-OSAKit 7.1 pyobjc-framework-OSLog 7.1 pyobjc-framework-PassKit 7.1 pyobjc-framework-PencilKit 7.1 pyobjc-framework-Photos 7.1 pyobjc-framework-PhotosUI 7.1 pyobjc-framework-PreferencePanes 7.1 pyobjc-framework-PushKit 7.1 pyobjc-framework-Quartz 7.1 pyobjc-framework-QuickLookThumbnailing 7.1 pyobjc-framework-ReplayKit 7.1 pyobjc-framework-SafariServices 7.1 pyobjc-framework-SceneKit 7.1 pyobjc-framework-ScreenSaver 7.1 pyobjc-framework-ScreenTime 7.1 pyobjc-framework-ScriptingBridge 7.1 pyobjc-framework-SearchKit 7.1 pyobjc-framework-Security 7.1 pyobjc-framework-SecurityFoundation 7.1 pyobjc-framework-SecurityInterface 7.1 pyobjc-framework-ServiceManagement 7.1 pyobjc-framework-Social 7.1 pyobjc-framework-SoundAnalysis 7.1 pyobjc-framework-Speech 7.1 pyobjc-framework-SpriteKit 7.1 pyobjc-framework-StoreKit 7.1 pyobjc-framework-SyncServices 7.1 pyobjc-framework-SystemConfiguration 7.1 pyobjc-framework-SystemExtensions 7.1 pyobjc-framework-UniformTypeIdentifiers 7.1 pyobjc-framework-UserNotifications 7.1 pyobjc-framework-UserNotificationsUI 7.1 pyobjc-framework-VideoSubscriberAccount 7.1 pyobjc-framework-VideoToolbox 7.1 pyobjc-framework-Virtualization 7.1 pyobjc-framework-Vision 7.1 pyobjc-framework-WebKit 7.1 pyparsing 2.4.7 python-dateutil 2.8.1 pytz 2021.1 PyYAML 5.3.1 requests 2.25.0 requests-file 1.5.1 retrying 1.3.3 rich 9.11.0 rsa 3.4.2 ruamel.yaml 0.16.12 scipy 1.5.4 seaborn 0.11.0 setuptools 49.2.1 simplejson 3.17.2 six 1.11.0 soupsieve 2.2 sqlparse 0.4.1 tenacity 4.4.0 tinytag 0.18.0 tornado 6.1 tqdm 4.19.2 traitlets 5.0.5 typing-extensions 3.7.4.3 Unidecode 1.0.22 urllib3 1.22 view 0.1 wcwidth 0.2.5 Werkzeug 0.12.2 xlrd 2.0.1 youtube-dl 2017.10.15.1 zope.interface 5.2.0
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
맥os에서 lightGBM을 어떻게 다운로드 할 수 있을까요?
미해결
파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기
Nbextenstions 는 설치되었는데, table of contents는 안 보입니다. 재설치해야 하나요?
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
(사진)
미해결
파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기
안녕하세요. 선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 강의를 들으면서 책을 보고 웹 크롤링으로 데이터를 다운 받아 dataframe으로 전환 최종 엑셀로 저장하는 코드를 공부 하고 있습니다. 그런데 크롤링은 되는데 최종 엑셀 저장 파일을 보면 맨 처음 페이지만 저장 되는데요 아래 코드에서 잘못된게 있을까요? 그리고 break문을 적으면 SyntaxError : 'break' outside loop 에러가 나와 주석처리 했습니다. 제가 워낙 초보라 답변을 주실 수 있는지요? 감사합니다. # from selenium import webdriver # browser = webdriver.Chrome("/Users/maru/Downloads/chromedriver") # browser.get("https://seibro.or.kr/websquare/control.jsp?w2xPath=/IPORTAL/user/company/BIP_CNTS01042V.xml&menuNo=286#") search_btn = browser.find_element_by_id("image1") search_btn.click() html = browser.page_source from bs4 import BeautifulSoup from html_table_parser import parser_functions as parser import pandas as pd soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") table = soup.find("table", attrs ={"id" : "grid1_body_table"}) p = parser.make2d(table) df = pd.DataFrame(p[2:], columns=p[1]) df.head() import time import random from tqdm import tqdm prev_no = 0 prev_table = None for i in tqdm(range(0,200)): try: next_btn = browser.find_element_by_id("cntsPaging01_next_btn") next_btn.click() except: time.sleep(2) try: next_btn = browser.find_element_by_id("cntsPaging01_next_btn") next_btn.click() except: time.sleep(2) next_btn = browser.find_element_by_id("cntsPaging01_next_btn") next_btn.click() def get_html(browser, cnt): if cnt >= 4: return -1, -1 html = browser.page_source soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") cur_no = soup.find("a", sttrs = {"class" : "w2pageList_control_label w2pageList_label_selected"}) cur_no = cur_no.text table = soup.find("table", attrs={"id" : "grid1_body_table"}) if cur_no != prev_no and prev_table != table: return cur_no, table else: time.sleep(1) get_html(browser, cnt+1) cur_no, table = get_html(browser, 1) if cur_no == -1: print("\n종료. 테이블 정보가 바꾸지 않았습니다.") break p = parser.make2d(table) temp = pd.DataFrame(p[2:], columns=p[1]) df = pd.concat([df, temp], 0) prev_no = cur_no prev_table = html if cur_no == "95": print("\n 최종 페이지 도달") # break time.sleep(random.randrange(3, 5)) df.to_excel("stock_div.xlsx")
해결됨
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요 강사님. 저번에 친절하게 올려주신 답변을 보고 따라하는 중에 또 질문을 올리네요!! Keras-yolo를 데스크탑 gpu로 train해서 만든 .h5파일을 노트북 cpu로 inference 과정 중 문제가 생겼습니다. 모델 로드는 제대로 되었는데, Yolo의 detect_image()를 사용하여 inference 중 아레와 같은 에러가 발생하였습니다! 혹시 cpu에서 keras-YOLO는 사용이 불가능한 것일까요? -------------- 모델 학습 25회 학습 + validation 2회 진행 중 한번 끊겨서 중간 저장된 model_stage_1.h5로 5회 학습 + 5회 validation 진행한 결과입니다. train_yolo(pretrained_path, annotation_path,classes_path, anchors_path, log_dir,trained_model_name, b_size, epochs_cnt) pretrained_path: C:/JupyterNotebook/ClothClassified/model_data/cloth_stage_1.h5 Create Tiny YOLOv3 model with 6 anchors and 14 classes. Load weights C:/JupyterNotebook/ClothClassified/model_data/cloth_stage_1.h5. Freeze the first 42 layers of total 44 layers. Train on 28938 samples, val on 3215 samples, with batch size 2. Epoch 1/5 14469/14469 [==============================] - 2273s 157ms/step - loss: 17.7330 - val_loss: nan WARNING:tensorflow:From C:\Users\min96\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\callbacks\tensorboard_v1.py:343: The name tf.Summary is deprecated. Please use tf.compat.v1.Summary instead. Epoch 2/5 14469/14469 [==============================] - 2078s 144ms/step - loss: 17.6376 - val_loss: nan Epoch 3/5 14469/14469 [==============================] - 2094s 145ms/step - loss: 17.5342 - val_loss: nan Epoch 4/5 14469/14469 [==============================] - 2049s 142ms/step - loss: 17.6445 - val_loss: nan Epoch 5/5 14469/14469 [==============================] - 2042s 141ms/step - loss: 17.6296 - val_loss: nan Unfreeze all of the layers. Train on 28938 samples, val on 3215 samples, with batch size 2. Epoch 6/10 14469/14469 [==============================] - 2111s 146ms/step - loss: 14.0190 - val_loss: 5.6780 Epoch 7/10 14469/14469 [==============================] - 2111s 146ms/step - loss: 11.0151 - val_loss: 4.3427 Epoch 8/10 14469/14469 [==============================] - 2114s 146ms/step - loss: 9.7026 - val_loss: 7.6887 Epoch 9/10 14469/14469 [==============================] - 2115s 146ms/step - loss: 9.0433 - val_loss: 2.4560 Epoch 10/10 14469/14469 [==============================] - 2105s 146ms/step - loss: 8.5110 - val_loss: 7.9146 ------------- 모델 로드 cloth_tiny_yolo = YOLO(model_path=pretrained_path, anchors_path=anchors_path, classes_path=classes_path) C:/JupyterNotebook/model_data/cloth_final.h5 model, anchors, and classes loaded. ----------------------- train detected_img = yolo.detect_image(img) plt.imshow(detected_img) (192, 192, 3) --------------------------------------------------------------------------- UnimplementedError Traceback (most recent call last) ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_call (self, fn, *args) 1364 try : -> 1365 return fn ( * args ) 1366 except errors . OpError as e : ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run_fn (feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata) 1349 return self._call_tf_sessionrun(options, feed_dict, fetch_list, -> 1350 target_list, run_metadata) 1351 ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _call_tf_sessionrun (self, options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) 1442 fetch_list , target_list , -> 1443 run_metadata) 1444 UnimplementedError : The Conv2D op currently does not support grouped convolutions on the CPU. A grouped convolution was attempted to be run because the input depth of 512 does not match the filter input depth of 1 [[{{node conv2d_49/convolution}}]] During handling of the above exception, another exception occurred: UnimplementedError Traceback (most recent call last) <ipython-input-23-b6fbc29987b5> in <module> 1 # with tf.device('/cpu:0'): ----> 2 detected_img = yolo . detect_image ( img ) 3 plt . imshow ( detected_img ) C:\JupyterNotebook\model_data\keras-yolo3\yolo.py in detect_image (self, image) 122 self . yolo_model . input : image_data , 123 self . input_image_shape : [ image . size [ 1 ] , image . size [ 0 ] ] , --> 124 K . learning_phase ( ) : 0 125 }) 126 ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in run (self, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 954 try : 955 result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr, --> 956 run_metadata_ptr) 957 if run_metadata : 958 proto_data = tf_session . TF_GetBuffer ( run_metadata_ptr ) ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run (self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1178 if final_fetches or final_targets or ( handle and feed_dict_tensor ) : 1179 results = self._do_run(handle, final_targets, final_fetches, -> 1180 feed_dict_tensor, options, run_metadata) 1181 else : 1182 results = [ ] ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_run (self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata) 1357 if handle is None : 1358 return self._do_call(_run_fn, feeds, fetches, targets, options, -> 1359 run_metadata) 1360 else : 1361 return self . _do_call ( _prun_fn , handle , feeds , fetches ) ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_call (self, fn, *args) 1382 '\nsession_config.graph_options.rewrite_options.' 1383 'disable_meta_optimizer = True') -> 1384 raise type ( e ) ( node_def , op , message ) 1385 1386 def _extend_graph ( self ) : UnimplementedError : The Conv2D op currently does not support grouped convolutions on the CPU. A grouped convolution was attempted to be run because the input depth of 512 does not match the filter input depth of 1 [[node conv2d_49/convolution (defined at C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1748) ]] Original stack trace for 'conv2d_49/convolution': File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main "__main__", mod_spec) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\runpy.py", line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py", line 16, in <module> app.launch_new_instance() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\traitlets\config\application.py", line 664, in launch_instance app.start() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\kernelapp.py", line 612, in start self.io_loop.start() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\platform\asyncio.py", line 199, in start self.asyncio_loop.run_forever() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\asyncio\base_events.py", line 442, in run_forever self._run_once() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\asyncio\base_events.py", line 1462, in _run_once handle._run() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\asyncio\events.py", line 145, in _run self._callback(*self._args) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 688, in <lambda> lambda f: self._run_callback(functools.partial(callback, future)) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 741, in _run_callback ret = callback() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 814, in inner self.ctx_run(self.run) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 162, in _fake_ctx_run return f(*args, **kw) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 775, in run yielded = self.gen.send(value) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 365, in process_one yield gen.maybe_future(dispatch(*args)) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 234, in wrapper yielded = ctx_run(next, result) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 162, in _fake_ctx_run return f(*args, **kw) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 268, in dispatch_shell yield gen.maybe_future(handler(stream, idents, msg)) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 234, in wrapper yielded = ctx_run(next, result) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 162, in _fake_ctx_run return f(*args, **kw) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 545, in execute_request user_expressions, allow_stdin, File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 234, in wrapper yielded = ctx_run(next, result) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 162, in _fake_ctx_run return f(*args, **kw) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\ipkernel.py", line 306, in do_execute res = shell.run_cell(code, store_history=store_history, silent=silent) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\zmqshell.py", line 536, in run_cell return super(ZMQInteractiveShell, self).run_cell(*args, **kwargs) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2867, in run_cell raw_cell, store_history, silent, shell_futures) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2895, in _run_cell return runner(coro) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-pa
미해결
고수가 되는 파이썬 : 동시성과 병렬성 문법 배우기 Feat. 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱 (Inflearn Original)
파이썬 공식 문서 --버전 3.8부터 폐지: aws 에 있는 어웨이터블이 코루틴이면, 자동으로 태스크로 예약됩니다. 코루틴 객체를 wait() 로 직접 전달하는 것은 혼란스러운 동작 으로 연결되므로 폐지되었습니다. -- async def process_async(): start = time.time() task1 = asyncio.create_task( exe_calculate_async('One', 3)) task2 = asyncio.create_task( exe_calculate_async('Two', 2)) task3 = asyncio.create_task( exe_calculate_async('Three', 1)) await task1 await task2 await task3 end = time.time() print(f'>>> Total seconds: {end - start}') 문제 없이 실행 되었습니다.
미해결
공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기
안녕하세요 강사님. 제가 윈도우 유저라서, 강사님께서 알려주신대로 Malgun Gothic 을 사용해서 원하는 결과값을 얻었습니다. 여기서 추가되는 질문이, 해당 폰트 말고 다른 폰트로 입력하려 하는데 이 입력값은 어떻게 알 수 있을까요? 예컨대 맑은 고딕이 한글로 "맑은 고딕"이 아닌, "Malgun Gothic" 이라는 것을 어떻게 알 수 있는 것일까요? C:/Windows/Fonts 에서 폰트 파일들을 확인해도 파일명은 한글로 나와있어서, 구체적으로 어떻게 입력하면 좋을지 알고 싶습니다!
