파이썬의 버전은 --version 플래그를 통해 알 수 있다파이썬의 버전 확인python --version파이썬3은 python3 이름을 이용python3 --version파이썬 내장 모듈 sys 의 값을 검사해서 버전을 알 수 있음import sysprint(sys.version_info)print(sys.version)sys 모듈은 파이썬 인터프리터가 제공하는 변수와 함수를 직접 제어할 수 있게 해줌명령 행에서 인수 전달하기 - sys.argvimport sysprint(sys.argv)강제로 스크립트 종료하기 - sys.exitsys.exit()자신이 만든 모듈 불러와 사용하기 - sys.pathimport syssys.path
객체지향 언어로서 파이썬은 상속(inheritance), 다형성(polymorphism), 캡슐화(encapsultion) 등과 같은 기능을 제공한다. 파이썬으로 원하는 작업을 수행하기 위해 새로운 클래스를 작성하고, 새로 작성한 클래스들이 인터페이스와 계층 구조를 통해 상호작용하는 방식을 정의해야 한다. 파이썬 내장 딕셔너리 타입을 사용하면 객체 생명 주기 동안 동적인 내부 상태를 유지할 수 있다. 동적(dynamic)은 어떤 값이 들어 올지 미리 알 수 없는 식별자들을 유지해야 한다는 뜻이다. 예를 들어, 학생들의 점수를 기록해야 하는데 학생의 이름은 미리 알 수 없는 상황이라고 하면 학생별로 미리 정의된 애트리뷰트를 사용하는 대신 딕셔너리에 이름을 저장하는 클래스를 정의할 수 있다. class Si..
pip install fairscale 을 시도했는데, 정체불명의 빨간색, 노란색 에러가 올라가며 설치가 되지 않았다. 파이썬 버전 3.7과 충돌하는 무언가가 있는듯 하다. 설치하기 위한 어떤 속성이 없다는 에러 같았다. pip uninstall typing 이렇게 해보고, 안 되면 이 방법을 사용해보라고 한다. pip uninstall dataclasses.
python clip.py Traceback (most recent call last): File "clip.py", line 38, in clip_embeding = ClipEmbeding() File "clip.py", line 10, in __init__ self.model, self.processor = clip.load("/root/clip/model/ViT-B-32.pt", device=self.device) AttributeError: module 'clip' has no attribute 'load' 이런 에러가 나서 아래 명령어로 설치해주었다. pip install openai-clip
이것도 YOLOv5를 돌리다가 난 에러 RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type long int 해당 에러를 보고 처음에, 이 에러가 난 코드를 계속 고쳤다. float 타입에서 long int 타입으로 캐스팅을 하려니까 발생한 오류라서, long() 호출 전 타입을 변경시키려고 총 5번 정도의 코드를 변경해서 시도했는데 모두 실패하였다. 결국 구글링을 해보니까 욜로를 쓰는 사람들에게서 나는 오류로 공통의 글이 쏟아졌다. 해결 방법은 https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/8405 이 링크에 자세히 나오는데, 나는 docker build를 하지 않았기에 모델에 맞는 패키지 및..
YOLOv5를 돌려보는데, "cannot import name 'COMMON_SAFE_ASCII_CHARACTERS" 이런 에러가 떴다. ImportError: cannot import name 'COMMON_SAFE_ASCII_CHARACTERS' from 'charset_normalizer.constant' 욜로는 처음이라 엄청 낯선 에러명에 당황 중인데 생각보다 해결법은 단순했다! pip install chardet 해당 패키지를 설치해주면 끝! 범용 문자의 인코딩을 도와주는 코드라고 한다.
서버에 데이터셋을 다운 받는 방법으로는 wget을 사용하거나 curl 등이 있는데, 가끔 이 모든게 안 되는 데이터셋도 있다. 그래서 로컬에 다운 받고 서버로 옮겨야 하는데 무작정 파일 옮기듯이 끌어다 옮기면 잘 안 된다. 그래서 찾은 방법은 구글 드라이브에 업로드해서 구글 드라이브에서 바로 가져오는 것! 하지만 이마저도 데이터셋이 엄청 크다면 드라이브에 안 올라갈 수도 있으니 최대한 맞는 방법을 찾는 것이 좋은듯 하다. 1. 구글 드라이브에 먼저 파일을 올린다. 나는 2.39GB라는 이미지 데이터셋을 올렸고, 오른쪽 마우스를 클릭한 다음에 '공유 설정'을 클릭한다. 2. 공유 설정을 '링크가 있는 모든 사용자'로 변경한다. 그리고 링크를 복사한다. 예를 들어, 아무렇게나 친 링크이다. https://d..
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