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2024.05.12
test data 의 loss 계산식 문의
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 이 질문에 대한 답변은 평가 방법의 일관성과 정확도 측정 방식의 차이에서 기인합니다. 학습, 검증, 테스트 단계에서 손실(Loss)을 계산하는 방법은 각 목적에 맞게 조정될 수 있습니다. 보통 학습과 검증 단계에서는 배치(batch) 단위로 손실을 계산하고, 이를 배치의 개수로 나누어 평균 손실을 구합니다. 이렇게 함으로써 각 배치의 크기가 일정하지 않더라도 전체적인 손실 추이를 안정적으로 측정할 수 있습니다. 반면, 테스트 단계에서는 전체 데이터셋을 대상으로 모델의 성능을 평가하고자 하는 경우가 많습니다. 테스트 데이터셋의 전체 크기로 손실을 나누는 것은 모델이 전체 테스트 데이터셋에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 보여주는 것을 목적으로 합니다. 여기서 전체 데이터셋 크기로 나누는 이유는 테스트 데이터셋의 각 샘플이 모델 평가에 미치는 영향을 균등하게 반영하기 위함입니다. 이 방식은 테스트 데이터셋에 대한 손실을 일종의 "평균 손실"로 해석할 수 있게 하며, 모델이 실제로 배포되었을 때 예상할 수 있는 평균 성능을 추정하는 데 도움을 줍니다. 따라서 테스트 단계에서 전체 데이터셋으로 나누는 것은 모델의 일반화 성능을 정확하게 평가하기 위해 중요합니다. 단, 이러한 방식으로 계산된 테스트 손실이 상대적으로 작게 나타나는 것은, 평균을 내는 데이터의 양이 많기 때문에 발생할 수 있습니다. 각 배치의 손실을 모두 더한 후 전체 테스트 데이터셋의 크기로 나눔으로써, 모든 테스트 샘플에 대한 평균 손실을 계산하는 것입니다. 이는 특히 큰 데이터셋을 다룰 때 더욱 의미있는 평가 방법이 될 수 있습니다. 감사합니다. 잔재미코딩 드림.
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2024.05.07
차원 출력 관련 문의
안녕하세요. 답변 도우미입니다. PyTorch에서 nn.Linear 모듈을 사용할 때 주의해야 할 중요한 점은 파라미터의 차원이 어떻게 표현되는지입니다. PyTorch의 nn.Linear 모듈은 내부적으로 가중치(weight) 행렬을 저장할 때 전치(transpose)된 형태로 저장합니다. 즉, nn.Linear(input_dim, output_dim) 을 사용할 경우 내부적으로 가중치 행렬의 크기는 (output_dim, input_dim) 으로 저장됩니다. 예를 들어, nn.Linear(4, 10) 은 내부적으로 가중치 행렬을 (10, 4) 의 형태로 가지고 있습니다. 이는 PyTorch가 선형 계층을 계산할 때 입력 벡터 \( x \)를 오른쪽에서 곱하기 때문에 \( Wx + b \)의 형태로 계산되도록 설정되어 있기 때문입니다. 여기서 \( W \)는 가중치 행렬이며, \( b \)는 편향(bias)입니다. 따라서 nn.Linear(input_dim, 10) 의 파라미터를 출력했을 때 (4, 10) 이 아니라 (10, 4) 로 출력되는 것이 정상적인 동작입니다. 이는 PyTorch의 구현 상세(detail)에 따른 것으로, 이러한 방식은 다른 프레임워크에서도 비슷하게 볼 수 있습니다. 감사합니다. 잔재미코딩 드림.
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2024.05.03
'str' object is not callable
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 관련해서 맨 처음 챕터에서 가볍게 이야기드린 적이 있긴 한데요. 파이썬 키워드를 해당 키워드 = 값 과 같이 한번이라도 실행을 하면, 이후부터 해당 키워드에 대해 위와 유사한 에러가 납니다. 이 때는 주피터 노트북을 완전히 껐다 키고(아니면 간단히 컴퓨터를 껐다 키고) 저희가 제공해드린 코드로만 테스트를 해보신다면, 관련 에러가 안나실꺼예요. 감사합니다.
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2024.04.25
VS CODE html:5 <tab>기능이 안됩니다
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 우선 해당 파일 이름의 확장자가 html 인지 먼저 확인해보시면 좋을 것 같습니다. 이외에 다음 사항들을 참고로봐주시면 도움이 되실 것 같습니다. VS Code에서 HTML 문서를 작성할 때 html:5 기능이 작동하지 않는 문제는 몇 가지 원인에 의해 발생할 수 있습니다. 설정을 확인하셨다고 하셨으니, 다른 가능한 해결책을 살펴보겠습니다: ### 1. 파일 확장자 확인 - 문서의 확장자가 .html 로 되어 있는지 확인하세요. VS Code는 파일의 확장자를 기반으로 해당 언어의 Emmet 기능을 활성화합니다. ### 2. 설정 파일 확인 - settings.json 파일에서 emmet.triggerExpansionOnTab 설정이 true 로 되어 있는지 다시 한 번 확인해 보세요. 직접 settings.json 파일을 열어 다음 설정을 추가하거나 수정해 보세요: ```json "emmet.triggerExpansionOnTab": true, "emmet.includeLanguages": { "html": "html" }, "files.associations": { "*.html": "html" } ``` 이 설정은 Emmet이 HTML 파일에서 활성화되도록 보장합니다. ### 3. 키바인딩 확인 - VS Code에서 Tab 키가 다른 기능과 충돌하고 있지 않은지 확인하세요. Preferences -> Keyboard Shortcuts 를 열고 tab 을 검색해 보세요. 다른 단축키에 의해 Tab 키 사용이 방해받고 있을 수 있습니다. ### 4. 확장 프로그램 충돌 - 설치한 다른 확장 프로그램이 Emmet의 기능을 방해하고 있을 수 있습니다. 문제 해결을 위해 다른 확장 프로그램을 일시적으로 비활성화하고, Emmet 기능이 정상적으로 작동하는지 확인해 보세요. ### 5. VS Code 재시작 및 업데이트 - VS Code를 완전히 종료한 후 다시 시작해 보세요. 때로는 설정이 제대로 적용되지 않는 경우가 있습니다. 또한, 최신 버전으로 업데이트되어 있는지 확인하세요. ### 6. 기본 설정 복원 - 문제가 계속된다면, VS Code의 설정을 기본값으로 재설정할 수 있습니다. 하지만 이는 모든 사용자 설정과 확장 프로그램이 초기화될 수 있으므로, 필요한 경우에만 시도하세요. 이러한 단계를 시도한 후에도 여전히 문제가 해결되지 않는다면, VS Code의 Help -> Report Issue 를 통해 문제를 보고할 수 있습니다. 때로는 소프트웨어의 버그가 원인일 수도 있으며, 이러한 경우 개발자가 문제를 해결할 수 있도록 도움을 줄 수 있습니다. 감사합니다.
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2024.04.25
연습 4번에서 featured 를 가져오는 방법
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 우선 둘 중의 원하시는 바를 쓰셔도 둘 다 괜찮습니다. 다만, 보다 구체적인 답변이 필요하시다면, 다음 내용을 참고해보시면 좋을 것 같습니다. 설명해주신 코드는 웹 페이지에서 특정 데이터를 스크래핑하는 과정을 보여주고 있습니다. soup.select_one('section.featured-post') 와 soup.select('section.featured-posts h4.card-text') 를 사용하여 정보를 추출하는 방식이 다르긴 하지만, 두 방식 모두 유효하며 상황에 따라 선택할 수 있습니다. 각 방법의 차이와 잠재적인 문제점에 대해 살펴보겠습니다. ### 1. soup.select_one('section.featured-post') 사용 - 장점 : select_one 메소드는 CSS 선택자에 해당하는 첫 번째 요소만을 반환합니다. 따라서 특정 섹션의 정보를 정확히 타깃팅하여 추출할 때 유용합니다. - 단점 : 만약 여러 개의 요소가 필요하거나 동적으로 변하는 내용이라면, 이 메소드만으로는 충분한 정보를 수집하기 어려울 수 있습니다. ### 2. soup.select('section.featured-posts h4.card-text') 사용 - 장점 : select 메소드는 지정한 CSS 선택자에 매칭되는 모든 요소를 리스트 형태로 반환합니다. 따라서 여러 데이터를 한 번에 수집할 때 효과적입니다. - 단점 : 반환된 리스트를 추가적으로 처리해야 할 필요가 있으며, 원하지 않는 데이터도 포함될 수 있습니다. 또한, CSS 선택자가 더 구체적이기 때문에 페이지 구조에 따라서는 미세 조정이 필요할 수 있습니다. ### 잠재적 문제나 단점 - 유지보수성 : 웹 페이지의 구조가 변경되면 CSS 선택자도 그에 맞게 수정해야 합니다. 특히, soup.select 에서 사용한 section.featured-posts h4.card-text 와 같은 구체적인 선택자는 더 취약할 수 있습니다. 페이지의 레이아웃이 변경될 경우, 이 선택자는 더 이상 유효하지 않을 수 있습니다. - 효율성 : 반환된 요소의 수가 많을 경우, 불필요한 처리 시간이 추가될 수 있으며 메모리 사용량도 증가할 수 있습니다. - 오류 처리 : 서버에서 응답이 없거나 페이지 구조가 예상과 다를 경우를 대비한 오류 처리 로직이 충분하지 않을 수 있습니다. 따라서, 웹 스크래핑을 할 때는 가능한 한 목표에 맞게 선택자를 정확히 설정하고, 웹 페이지의 구조 변경에 대응할 수 있도록 코드를 유연하게 작성하는 것이 중요합니다. 또한, 주기적으로 코드가 제대로 작동하는지 확인하고, 필요한 경우 수정하는 것이 좋습니다. 감사합니다.
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2024.04.25
쥬피터 노트북 사용 방법
안녕하세요. open 을 누른다는 것이 해당 파일 자체를 탐색기등에서 직접 오픈하신다는 것인가요? 해당 영상에서 보시다시피, 해당 파일은 주피터 노트북 프로그램을 실행한 후, 나오는 웹사이트 내에서 클릭을 통해 오픈하셔야 합니다. 괜찮으시면, 아나콘다 설치 및 주피터 노트북 오픈 관련 챕터를 다시 한번 확인해보시면 어떠실까요? 감사합니다.
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2024.04.25
ConnectionError
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 오류 메시지를 기반으로, 오류의 원인을 분석해보겠습니다. 1. requests.get() 함수를 사용할 때, URL이 잘못 구성되었습니다. URL 안에 쿼리 문자열을 넣으려면 ? 가 필요하지만, 스크린샷에 있는 URL에서는 /query= 로 되어 있습니다. 올바르게 수정하려면 /v1/search/shop?query=아이스크림 으로 변경해야 합니다. 2. 오류 메시지에서 "Connection aborted.', HTTPException("Failed to load ..." 가 나타나는 것으로 보아 네트워크 연결 문제 또는 지정된 서버의 문제일 수 있습니다. 3. 또한 해당 오류는 XMLHttpRequest 와 관련된 것으로 보입니다. 이는 JavaScript에서 주로 발생하는 오류인데, Python의 requests 라이브러리를 사용하시는 것으로 보아서는 관련이 없어야 합니다. 이는 서버 측에서의 오류일 가능성이 있습니다. 코드를 수정하려면, URL을 올바르게 구성하고 다시 시도해보시기 바랍니다. 예를 들어: ```python import requests client_id = '*********' client_pwd = '********' # URL 수정 naver_open_api = ' https://openapi.naver.com/v1/search/shop?query=아이스크림 ' headers_parms = {'X-Naver-Client-Id':client_id, 'X-Naver-Client-Secret':client_pwd} res = requests.get(naver_open_api, headers=headers_parms) print(res.json()) ``` 이렇게 수정하신 후에도 동일한 오류가 계속 발생한다면, 인터넷 연결 상태를 확인하거나 네이버 개발자 센터의 문서를 참고하여 요청을 정확히 구성했는지 다시 한 번 검토해보시는 것이 좋습니다. 감사합니다. 잔재미코딩 드림
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2024.04.25
강의 크롤링 엑셀 파일로 저장하는 것까지 추가해 봤습니다.
안녕하세요. 넵 잘하셨습니다.~~~
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2024.04.23
flutter 설치중 오류 network resource
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 저희도 다양한 에러를 보긴 했는데, 위와 같은 에러를 본 적은 없습니다. 다만, 혹시 회사PC에서 설치하고 계신 것 아닐까요? 이 오류는 보통 클라이언트와 서버 간의 SSL/TLS 핸드셰이크가 제대로 완료되지 않았을 때 발생합니다. 여기서 SSL/TLS는 인터넷에서 데이터를 안전하게 전송하기 위해 사용하는 프로토콜입니다. 회사PC등 보안이 걸려 있는 PC에서는 보안 프로그램이나 방화벽이 SSL/TLS 트래픽을 차단하거나 수정하고 있을 수 있습니다. 왠만한 제약은 핸들링 가능한 개인 PC 상에서도 다양한 에러가 나올 수 있거든요. 그래서 혹시라도 회사PC 등 보안이 걸려 있는 PC 시라면, 이를 뚫는 것은 해킹과 마찬가지라서 무리가 있고, 이후에도 검색이 안되는 다양한 에러를 보실 수도 있을 것 같아요. 그래서 다른 PC 상에서 해보시면 어떠실까요? 감사합니다.
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2024.04.19
iplot, plotly 그래프 크기
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 그래프의 세로 길이가 짧게 나오는 문제는 주로 그래프를 그리는 코드에 지정된 그래프 크기 설정에 의해 발생합니다. 그래프의 크기를 명시적으로 조정하려면, 시각화 라이브러리에서 제공하는 크기 조정 함수를 사용하셔야 합니다. 예를 들어, Plotly를 사용하여 그래프의 크기를 조정하려면, layout 객체를 생성하고, 그 안에 width 와 height 속성을 설정해야 합니다. Plotly의 iplot 함수 또는 plot 함수에 이 layout 객체를 인자로 전달하여 그래프의 크기를 조정할 수 있습니다. 예시코드는 다음과 같습니다. ```python import plotly.graph_objs as go from plotly.offline import iplot # 그래프 데이터 생성 data = [go.Heatmap( z=[[1, 20, 30], [20, 1, 60], [30, 60, 1]], x=['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday'], y=['Morning', 'Afternoon', 'Evening'] )] # 그래프 레이아웃 설정 layout = go.Layout( title='Heatmap of turnover over the hour by day', width=800, # 그래프의 가로 크기 height=600 # 그래프의 세로 크기 ) # 그래프 객체 생성 fig = go.Figure(data=data, layout=layout) # 그래프 그리기 iplot(fig) ``` 위 코드에서 width 와 height 를 자신의 데이터와 환경에 맞게 조정하여 그래프의 크기를 바꿀 수 있습니다. Plotly는 그래프의 크기를 픽셀 단위로 지정합니다. iplot 함수의 경우의 예시는 다음과 같습니다. 아래 코드는 판다스 데이터프레임의 iplot 메소드를 사용하여 히트맵의 크기를 설정하는 예시입니다 ```python import cufflinks as cf import pandas as pd # Cufflinks를 오프라인 모드로 설정 cf.set_config_file(offline=True) # 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [30, 35, 40, 45], 'C': [50, 55, 60, 65], 'D': [70, 75, 80, 85] }) # iplot으로 히트맵 그리기 df.iplot(kind='heatmap', colorscale='reds', layout=go.Layout(width=800, height=500)) ``` 위의 예제에서 df.iplot 호출 시 kind 매개변수를 'heatmap'으로 설정하고, layout 매개변수 내에 그래프의 width 와 height 를 지정하여 크기를 조절할 수 있습니다. colorscale 매개변수는 히트맵의 색상 범위를 설정하는데 사용됩니다. 감사합니다.
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