python에서 logging 간단하게

프로그램이 실행되는 동안 일어나는 (유저의 접근, 갑작스러운 에러) 여러가지 일을 기록하는 것  콘솔 화면에 출력하거나 파일이나 데이터베이스에 남기거나 기록된 로그를 분석하여 의미있는 결과를 도출할 수 있음 레벨별(개발시점,운영시점 등)로 로그 기록을 남길 수 있음    debug,info,warning,error,critical 등이 있음 기본은 warning여서 여기서부터 출력됨   setLevel로 기본 레벨을 변경할 수 있음    스트림핸들러에 로그 기록을 저장할 수도 있음    위 코드를 수행하면 my.log에 로그 기록을 남겼음       log format을 정할 수도 있다 asctime은 날짜와 시간  levelname은 debug,info,waning,error,critical proce..

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• · 2024. 4. 30.
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if __name__ == ‘__main__’: 의 __name__변수

모듈을 실행하는 방법은, 1) 인터프리터에서 직접 실행 2) 다른 프로그램에서 import 현재 모듈이 다음과 같다고 해보자    무슨 일이 일어날까    import하면 쓸데없이 ggg가 출력됨    위와 같이 만들어보자     인터프리터로 실행되면 __name__변수에 __main__이 담겨있다       import하면 __name__변수에 모듈명이 담겨있다   __name__변수는 인터프리터가 실행 전에 만들어두는 글로벌 변수

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• · 2024. 4. 29.
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python의 특징 - first class object, inner function, closure, 데코레이터(decorator)

1. first-class object  변수나 데이터 구조에 객체를 할당할 수 있다  parameter 값으로 전달할 수도 있고 return 값으로도 사용할 수 있다 파이썬의 모든 함수 square라는 함수를 f라는 변수로 사용    2. inner function  함수 내에 또 다른 함수를 넣을 수 있음  print_msg 안에 printer()라는 함수가 존재함    3. closure  inner function을 return 함    another라고 하지 않고 왜 another()라고 할까?  another에는 printer라는 함수가 return되어 있음  그래서 함수 사용하듯이 사용해야함    h1_func라고 하면 메모리 주소가 출력되는데 h1_func에 함수 inner_func가 리턴..

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• · 2024. 4. 29.
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matplotlib.pyplot의 gray image 출력이 이상하다면

흑백이미지를 준비하고 matplotlib.pyplot에서 plt.imshow로 출력을 해보면 cmap이라는 옵션을 줘야한다 color map이라는 뜻인데 기본값이 viridis라고 한다. 실제로 색이 비슷한걸 보니 그런것 같다 This parameter is ignored if X is RGB(A). 마지막에 이런 문장이 있는데, X가 RGB image면 cmap을 무시한다고 한다 channel 3인 gray image로 줬을 때는 cmap을 안줘도 gray로 잘 나온다

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• · 2024. 4. 22.
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Pytorch에서 learning rate scheduler 사용하는 방법 알기

1. 개요 learning rate는 model train 성능을 결정하는 중요한 요소 동일한 learning rate를 사용하여 처음부터 끝까지 학습을 할 수도 있지만, 초반에는 큰 learning rate를 사용하여 빠르게 최적값에 가다가, 후반에는 작은 learning rate를 사용하여 미세조정을 할 수도 있다. 기본적인 원리는 지정한 epoch 스텝마다 learning rate에 gamma를 곱한 값을 새로운 learning rate라 하고 다음 epoch을 돌린다. 2. 기본적인 사용법 Pytorch에서는 다양한 learning rate scheduler를 지원하고 있다. 기본적으로 학습시에 batch마다 optimizer.step()을 하고 나서, batch마다 learning rate를 바..

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• · 2024. 4. 17.
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Pytorch의 computational graph와 backward()에 대해 이해하기

1. computational graph   computational graph라는 것은 pytorch가 최종 변수에 대한 (위 그림에서는 L)  forward pass를 통해 계산되는 모든 과정이 graph 형태로 저장되어 있는 것을 의미한다. 위의 그림은 a, b, c, d, L, w1,w2,w3,w4 9개의 변수 값들의 계산 과정이 기록되어 있는 computational graph이다. 위 그림에서 예를 들어 c를 계산할려면 a와 w2의 어떤 연산으로 c가 계산되어진다는 의미다. 이렇게 저장을 해놓으면 chain rule에 의한 backward pass 계산이 쉬워진다.  2. backward forward pass를 통해 변수에 대해 계산을 하면 pytorch에서 알아서 computational ..

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• · 2024. 4. 13.
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