set_name 함수가 사라지고 set_cat함수가 남는 이유는 후에 class Cat을 정의하는 부분에 set_name에 대한 내용이 없기 떄문일까요? 이전에 정의했던 부분이 새로고침처럼 날아가는 건지, 추가되는건지 헷갈립니다 ㅠㅠ

안녕하세요'프로젝트 생성 및 파이참에서 이쁘게 개발하기' 강좌 11:50 경에서파이참 Configuration 설정 후 디버그 메뉴를 클릭해서 장고 서버를 띄우는 부분이 있는데요제 환경에서 따라해보니 아래 에러가 뜹니다.인코딩을 Settings > File Encodings > Project Encoding을 UTF-8로도 바꿔봤는데 동일한데 뭐가 잘못된걸까요?Fatal Python error: init_stdio_encoding: failed to get the Python codec name of the stdio encodingPython runtime state: core initializedLookupError: unknown encoding: x-windows-949Current thread 0x000047e0 (most recent call first): <no Python frame>

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 한글폰트 사용시 그래프에서 마이너스 폰트 깨지는 문제에 대한 대처plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rc('font', family='Malgun Gothic')styles = ['-', '--', '-.', ':']pd.set_option('mode.chained_assignment', None)#df = pd.read_csv('2021-univ-HR.txt',sep='\t',encoding='euc-kr')df1=df.loc[:,["지역","학교유형","설립","대학규모","정규-전담-계","비정규-전담-계","정규-겸직-계","비정규-겸직-계"]]df2=pd.melt(df1, id_vars =['지역'], value_vars=['정규-전담-계','비정규-전담-계'])df3=df2.groupby(['지역','variable']).mean().reset_index()df3.set_index("지역", inplace=True)print(df3)plt.subplot(2,2,1)plt.xticks()df3.groupby("variable")["value"].plot(legend=True, xlabel="지역", ylabel="평균 인원",ax=plt.gca(), rot=45)위와 같은 코드의 결과가-------------------------------이렇게 나오는데요 '지역'이 모두 x축에 나타나지 않고 자동적으로 생략되어 나옵니다..강원부터 충북까지 모든 지역이 그래프에서 표시되려면 어떻게 해야 할까요??

아나콘다 프롬프트에서 설치까지 하고 잘되었는지 pip list확인해 봐도 잘 있는데 왜 주피터에서는 임포트가 안될까요? 다시 실행해봐도 똑같이 에러 뜨네요 

안녕하세요오픈소스 참여 - 나만의 패키지 만들기(1) 질문드립니다수업들으면서 제가 수업을 따라서 코딩한 결과가 오류는 없는데, result 파일에서 이미지들이 하나씩 넘어가는 것이 아니라, 누적이 되어서 겹쳐서 나옵니다.그래서 올려주신 수업자료를 열어서 돌렸는데도 수업처럼 이미지들이 하나씩 넘어가지 않고 이미지들이 누적이 되서 겹쳐서 넘어갑니다. 

DetailVIew 및 ListView 에서as_view() 할때 model, template_name_field, template_name 등등 상속으로 받은 클래스 변수를 초기화 해줍니다.여기서 질문은제가 클래스를 만들어 위 내용에 동일한 클래스 변수 생성하여 다중 상속하고 classmethod를 선언하여 메소드에 상속 된 변수를 선언할려고 하는데 코어에 as_view() 처럼 무엇이 상속되었는지 표시가 나오지 않습니다. 해당 내용에 대한 해결 방법에 대해 질문드립니다.아래 내용은 스크린샷 입니다.코어에서 as_view()제가 만든 함수  

안녕하십니까! 배운내용 바탕으로 프로젝트 해보는 와중 해결되지 않는 부분이 있어 문의드립니다.pytorch에서 densenet(pytorch 기본제공)과 SWIN-transformer(pytorch 미제공, git에 공유된 모델 활용)을 backbone으로 활용하고 싶습니다.swin-unet처럼 모듈에서 제공하지 않는 모델의 경우 어떤식으로 코드를 작성해야할까요?dictionary 형태의 pth 파일이라 *****.load_state_dict('~~~~.pth')을 활용해야할것 같은데 *****부분에 모델을 넣어줘야되는데 기본제공 모듈이 아니라 어떤식으로 해야할지 감이 오지 않습니다. 1번 문제가 해결이 된다면, densenet과 swin-transformer을 sequential 형태로 조합하여 pretrain으로 시키고 싶은데 어떻게 접근을 하면 될까요? 아래 코드에서 backbone 부분 어떻게 해야할지 방향 잡아주시면 너무 감사할것 같습니다.path = '/content/drive/MyDrive/swin_tiny_patch4_window7_224.pth' #swin-Transformer 모델 pretrained_weights = torch.load(path, map_location='cpu') class ImgFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(ImgFeatureExtractor, self).__init__() # self.backbone = models.efficientnet_b0(pretrained=True) self.backbone = models.densenet201(pretrained=True) self.backbone = *****.load_state_dict(pretrained_weights) self.embedding = nn.Linear(1000,512) def forward(self, x): x = self.backbone(x) x = self.embedding(x) return x   

구구단을 외자 3분 정도에서, format이라는 것을 알려주셨어요.저는 기존에 중괄호 {}에 숫자를 따로 안넣고 사용을 했었는데, 숫자를 꼭 넣어줘야 하나요??

안녕하세요.강사님의 여러 강의를 듣고 큰 도움을 받고 있습니다. 제가 궁금한 것은, 실제 업무 영역에서 분류모델을 적용하는 과정입니다. 모델을 생성한 후, 실제 타겟값을 알 수 없는 현실데이터에 적용을 해야 할 때, 어떤 데이터로 만든 모델을 적용해야 하는지 궁금합니다. 예를 들어서 강의에 따르면, 랜덤포레스트의 경우, 구축된 데이터 중에서 학습/테스트를 나누고 학습데이터를 가지고 모델을 만들고 테스트데이터를 가지고 최종정확도 성능을 확인하잖아요. 그리고 나서 이제는 타겟값을 알 수 없는 데이터에 적용을 하는 거잖아요. 그때 사용하는 머신러닝모델은 테스트데이터에서 높은 정확도가 나온 '학습데이터로 만든 모델'을 적용하는 거라고 생각하는데요.그런데, 최종적으로 높은 성능을 보인 모델의 하이퍼파라미터값을 학습데이터와 테스트데이터를 다 합친 것에 적용해서 최종 모델을 생성하고 실제로 타겟값을 알 수 없는 모델에 적용하는 건 괜찮은 걸까요? 궁금해서 여쭤봅니다. 항상 감사드립니다. 

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. (노션에 다운받을 수있습니다)mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb여기에 바로 올리고 싶었는데 인프런이 허용을 안해주네요 MMdetection의 이해와 Faster R-CNN 적용 실습 부분입니다. 문제 및 상황인식:학원 가상환경에서 문제메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다.(목차 3번 사진 참고)저는 이 문제가 배치 사이즈가 커서 생긴 문제라고 보았습니다. 하지만 아래의 목차 5번과 같이 배치 사이즈를 줄여도 메모리 부족이 뜹니다. 어떻게 하면 해결할 수있을까요?배치나 기타 하이퍼 파라미터를 조정해도 학원 가상환경의 메모리 자체가 적어서 생기는 문제일까요? (참고로 구글 코렙에서는 잘 작동했습니다. 다만 GPU 사용량이 초과해서 None으로 학습을 하면 cuda를 못쓴다고 에러가 납니다.) 목차상황설명상황설명문제발생 및 사진해결시도1, 실패해결시도2, 실패 (상황설명) 저는 AI 국비지원 학원을 다니는 학생입니다. 학원에서 배우는 것만으로는 MMdetecrtion을 다룰 수 없어서 이 강의를 듣게 되었습니다. 이걸 듣고 난 후 MMdetecrtion으로 학원 과제를 수행하고자 했습니다. 그리고 구글 코랩은 공짜로 돌리다가 GPU 제한으로 못쓰고 학습이 안되었습니다.(상황설명) 학원에서 아래와 같은 성능의 전용 가상환경을 제공합니다. 그래서 경로만 조정하고 그대로 똑같이 돌렸습니다.3. (문제발생)그런데 학습을 하는데 아래의 그림과 같이 메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다. 4. (해결시도1, 실패) cfg.data.samples_per_gpu = 4 넣기아래의 그림과 같이 cfg.data.samples_per_gpu = 4를 넣었지만,auto_scale_lr = dict(enable=False, base_batch_size=16)는 그대로 16이었습니다. 일단 무시하고 돌려보았지만 여전히 실패했습니다. 5.( 해결시도2, 실패) defaul_runtime.py에 들어가서 batch size를 1로 바꾸기그결과 auto_scale_lr = dict(enable=False, base_batch_size=1)로 바뀌었습니다. 학원 가상환경에서 문제메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다.(목차 3번 사진 참고) 어떻게 하면 좋을까요?

기존에 있었던 Market(시장)이 데이터에 없어서 예제코드 일부가 커밋이 안되고 있습니다. fdr 라이브러리를 사용해야하는 걸까요? 진행이 안되어 답답합니다.감사합니다.

선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다.from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import mmcv를 하면 아래와 같은 경고 메시지가 뜨는데요./usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mmcv/__init__.py:21: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. 'On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove ' 혹시 이것에 맞춰서 코드의 내용이 많이 변할까요? 뒷부분은 이름이 바뀐다는 것 같은데, 앞부분에서 "it will remove components related to the training process and add a data transformation module." 부분이 무슨뜻인지 잘 모르겠어서요!

10강 연습문제1에서구름 IDE에 코드 복사해서 똑같이 실행했는데 실행화면에 아무것도 안뜨는데 왜그럴까요..ㅠㅠ

https://inf.run/P1ot저도 이분과 같이 중간 값이 실행이 안되서 순서를 좀 옮겨봤더니wow_f(2,3) 밑줄에 다른 명령어가 있으면 값이 출력이 안되더라구요. 명령어가 윗줄에 있을 때는 실행이 됐습니다.답변해주신 대로 코드를 맨위에서 부터 실행해 봤는데 똑같았습니다. 그래서 print를 혹시나 해서 붙여봤는데 print를 붙일 때만 값이 출력이 됐습니다.혹시 이런 현상이 무엇 때문인지 알 수 있을까요?이건 주피터 노트북만의 특성인가요?좋은 강의 잘 듣고 있습니다!

혹시나 수업을 들으면서 위와 같은 문제가 생기셨을 분들을 위해 남깁니다.시스템 환경 변수 -> 환경 변수 -> 시스템 변수 Path 편집 -> c:\users\<username>\appdata\roaming\python\python39\site-packages path변수에 추가해당 변수에 경로를 붙어넣기 해도 문제가 해결이 되지 않는 경우https://github.com/Kaggle/kaggle-api 참고하시면 좋을 것 같아요!

질문 드립니다최대 증가 수열이라면3 2 10 1 5 4 7 8 9 63->6->9break가 아니라문자열을 초기화한 후다시 새로 수열을 쌓아서기존에 쌓은 수열의 길이와 비교해보아야하지 않나요? n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) lt = 0 rt = n - 1 last = 0 string = '' temp = [] while lt <= rt: if a[lt] > last: temp.append((a[lt], 'L')) if a[rt] > last: temp.append((a[rt], 'R')) temp.sort() # 이 부분 질문 if len(temp) == 0: break else: last = temp[0][0] # print(last) tmp = temp[0][1] string += tmp if tmp == "L": lt += 1 else: rt -= 1 temp.clear() print(string) print(len(string))

설정에서 위 그림과 같은 순서로 진행했는데우측하단 5번 위치에서 파이썬 버전이 확인됩니다.영상에서 보인 것 처럼 왼측하단이 아닌 이 위치에 떠도 상관 없을까요?

안녕하세요 강사님,저는 보완 문제로 폐쇄 네트워크환경(소스내에서 downloac 차단)에서 object detection AutoML을 실행하고 있습니다. yolov3 소프 포팅후 자체 host pc에서 running이 되도록 해야 하는데 환경구축이 만만치 않네요.. 모든 datasets zip 파일들을 따로 다운 받아 집에서는 vs code나 jupyter notebook으로 작업하고 회사에서는 kubeflow notebook 환경에서 테스트 진행하고 있습니다.질문 1: coco val & coco test에서 --data coco.yaml 대신 --data coco128.yaml로 실행해도 되는 건지 알고 싶습니다.질문 2: train.py 전에 tensorboard launch 시 에러가 나옵니다. 해결 방법을 알려 주시면 감사 하겠습니다.질문 3: 질문2의 에러가 해결되어 train.py 실행 되는 건지, 그리고 coco test를 하지 않고 바로 train.py를 진행해도 되는건지 알고 싶습니다. 집에서 vs code나 jupyter notebook에서 train.py 실행을 하면 아래 같은 에러가 나옵니다.coco128.yaml 에서 download 차단 없이 진행하면 kernel 이 죽어 restarting 이 되고 진행이 안되네요..download 차단하면 맨 아래 캡쳐 화면 처럼 멈쳐 버리고 Dead kernel 이 되어 버립니다. 혹 질문 2의 tensorboard 에러와 관련이 있는 건지 알려 주시기 바랍니다.질문 4: 마지막 질문인데.. 이 질문은 강의 내용에서 벗어나는 질문 이지만 해결을 못하고 있어 조언을 듣고자 합니다. 로컬 호스트 환경에서 yolov5 train.py가 잘 돌고 있는 상황에서 docker 이미지 빌디시 Dockerfile의 베이스 이미지를 FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3 로 하면 container 가 바로 죽고 실행이 안되며, FROM python:3.9로 하면 container가 running 되는데 train.py 가 실행되다 epochs를 하다 멈쳐 버립니다. 이 문제가 gpu 문제인건지 아님 단지 memory 부족 문제인지 잘 판단이 안되는데.. 소중한 의견 주시면 감사 하겠습니다. 

머신러닝을 통해 하나의 데이터 값이 어느 값을 가질지 예측하는 결과를 알 수는 없나요?예를 들어 여러 붓꽃데이터를 학습시킨 다음에 하나의 붓꽃데이터를 준 후 기계가 이 붓꽃데이터가 어디에 들어가는지 판별하는것을 알 수 있나요?

안녕하세요,현재 장고 AOP 실습 강의를 듣고 있으며로그인 여부를 보여줄 수 있는 코드를 따라하고 있는데캡처본 해당 부분에 <p> 태그 작성 이유에 대해 설명을 조금 더 듣고 싶습니다!<p> </p> 태그 없이도, logged by {{ user }}를 적으면 화면에 잘 나오는데<p> </p> 태그 내에 해당 코드를 적는 이유가 궁금합니다. 화면 내에 좀 더 정갈하게 보여지기 위함일까요? 늘 친절한 답변 감사합니다 ^^