FastAPI에서 return할 때 ValueError: TypeError("'numpy.float32' object is not iterable") 해결하기

print는 잘 되는걸 보면 값이 정상인데 프론트로 return할려면 에러가 난다 FastAPI에서 numpy.* 데이터 타입을 지원하지 않기 때문에 에러가 난다 문제가 되는 numpy value에서 *.item()으로 python value로 가져와서 저장하고 그러면 정상적으로 return할 수 있다

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• · 2024. 3. 17.
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unicode와 한국어 간단하게 알아보기

1. unicode 다양한 언어처리에서 기본적으로 중요함 전 세계 모든 문자를 일관되게 표현하고 다룰 수 있도록 만들어진 문자 set 문자마다 숫자 하나에 mapping? character을 보면 알겠지만 웬만한 문자들이 전부 unicode에 대응되어 있음 위 그림에서 보면 U+는 unicode를 뜻하는 접두어이고 AC00은 16진수 code point이며 이것이 1개의 character에 대응됨 2. UTF-8 encoding이란 문자를 컴퓨터에서 저장하거나 처리할 수 있게 이진수로 바꿔주는 작업 현재 가장 많이 쓰이는 encoding방식 중 하나가 UTF-8 문자 타입에 따라 다른 길이의 byte를 할당했음 ASCII는 256개로 character를 제한하면서 영어의 알파벳은 모두 ASCII code..

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• · 2024. 3. 3.
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(매우 중요)대용량 데이터로 colab 딥러닝 학습할 때 첫번째 epoch이 매우 느리다면(colab 대용량 데이터, dataloader 병목현상)

colab에서 7만개 정도의 이미지 데이터를 학습하고 6만개 정도 이미지 데이터를 test할려고 하는데 평소에 한 것처럼 구글 드라이브에 데이터를 넣어두고 학습 시도 하지만 예전에 경험한 것처럼 한 폴더에 너무 많은 데이터를 넣어두면 파이썬이 구글 드라이브 폴더에 아예 접근을 못함 https://deepdata.tistory.com/1084 구글드라이브로 대용량 데이터를 다룰 때 필요한 테크닉(압축해제, 자동압축, 파일 크기 확인방 구글 드라이브의 한 폴더 내에 너무 많은 데이터가 있을 경우, colab에서 구글 드라이브로 연동할때, 파이썬이 구글 드라이브의 폴더 내의 데이터에 제대로 접근하지 못한다 그래서 한 폴더당 1000 deepdata.tistory.com 그래서 한 폴더에 500개 정도로 해서 ..

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• · 2024. 1. 18.
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구글드라이브로 대용량 데이터를 다룰 때 필요한 테크닉(압축해제, 자동압축, 파일 크기 확인방법)

구글 드라이브의 한 폴더 내에 너무 많은 데이터가 있을 경우, colab에서 구글 드라이브로 연동할때, 파이썬이 구글 드라이브의 폴더 내의 데이터에 제대로 접근하지 못한다 그래서 한 폴더당 10000개 이내로 데이터를 분할해서 저장해두는게 유리하다 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 개인 드라이브에서 구글 드라이브로 데이터를 옮길때, 압축된 상태에서 옮기고 연동한 다음 파이썬으로 압축을 해제해서 사용하는게 유리할 수 있다 colab으로 구글 드라이브로 연동한 다음, 구글 드라이브의 zip파일을 압축해제하면 된다 https://cod..

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• · 2024. 1. 14.
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matplotlib 기본 간단하게

1. matplotlib 파이썬의 대표적인 시각화 도구 가장 먼저 나와서 유명함 pyplot 객체(그림판)을 사용하여 데이터 표시 일단 메모리에 그림을 올려놓고 flush하여 메모리에 올린 그림을 사람에게 보여줌 import matplotlib.pyplot as plt로 부르는 것이 관례 argument,kwarg형태로 받아서 인자가 뭐가있는지 찾기가 어려움 2. plt.plot() plt.plot()은 기본으로 line graph 요즘은 plt.show()안해도 보여준다고는 한다 하나의 판 위에 그림을 계속 쌓아가는 개념이다. 하나의 판 위에 2개의 그림을 그림 1개를 먼저 그리고 다음 그림을 또 그려 쌓아가는거임 3. add_subplot plt.figure()로 figure()객체를 만들고 add_..

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• · 2024. 1. 3.
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Pandas 기초 9편

1. add_prefix 변수명에 접두사 추가 2. rename 변수명을 변경 3. pivot_table 엑셀테이블이고 교차빈도표 느낌인데 잘 정리된 데이터프레임 느낌..? 제대로 써본적이 없어서 잘 모르겠다.. 각 칸은 aggfunc으로 구해진 값으로 채워진듯 NA는 fill_value = 0으로 채웠을 것이고 crosstab은 pivot table의 특수한 형태라는데 뭔 차이인지 모르겠다 4. persistence 데이터베이스로 연결해주는 기능 제공(sqlite3) pickle이나 엑셀로 객체를 저장하여 다른 곳에 불러와서 사용할 수 있는 기능도 제공 요약하자면 객체를 피클이나 엑셀로 저장해서 다른 곳에도 쓸 수 있게하는 지속성(persistence)을 제공한다는 것 같음

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• · 2024. 1. 3.
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