Tasha's devlog

*elice 머신런닝 강의 듣는중*

- 어제 계속 학습을 돌리고 또 돌리고.. 또 돌리고.. ... 1. wandb..... 결과가 5버전이랑 8,11 버전이 다름  - ^^ 그냥 yolo 5버전이 다른 만큼 결과도 다름..- 같게 뽑아보려고 했으나,,, 그냥 로스율을 train과 val 버전 별로 수집을 따로 하지 않고 전체로 함. - 5버전은 자세하게 나왔는데 내 것은 안 됐음. - 업그레이드도 해봤으나... 8, 11 버전은 안 됐음. # 울트라틱스 임포트 업그레이드#!pip install ultralytics --upgrade- 5버전은 간단히 그래프로 볼 수도 있었음. - 8, 11 버전은 이 정도로만 나왔음.  - 결과 값에서 위 처럼 해보려고 했는데.. 자세하게 안 나와서.. 포기했음. 그래도 필요한 정보들은 다 나오고, 이건..

- 쉬운 데 왜 안 풀리지??? 만 하고 있었다. ㅎ 당연히도..  - count(칼럼)는 칼럼의  null 값을 셀 수 없어서 임...... ㅎ 그냥 * 사용할 것  수정 전 SELECT count(length) as FISH_COUNTfrom FISH_INFOwhere length is NULL; 수정 후 SELECT count(*) as FISH_COUNTfrom FISH_INFOwhere length is NULL;

조건에 맞는 개발자 찾기 - 이진수는.. 왜 익숙해지지가 않는 걸까.. 수정 전 - 어떻게 해야 할지도 기억이 안 난다..SELECT ID, EMAIL, FIRST_NAME, LAST_NAME FROM DEVELOPERSWHERE 수정 후 1 - 이것도 안 되는데 지피티도 나도.. 이유를 모르고.. 있다가 SELECT D.ID, D.FIRST_NAME, D.LAST_NAME, D.EMAILFROM DEVELOPERS DJOIN SKILLCODES S ON (D.SKILL_CODE & S.CODE) = S.CODE -- 비트wise AND 연산WHERE S.NAME IN ('Python', 'C#') -- Python 또는 C# 스킬을 가진 개발자만 조회ORDER BY D.ID; 수정 후 2..

- 학습이 너무 느려서 멘토님께 여쭤봤다가 GPU 써보셨냐고 해서 안되는 줄 알았다니깐 가능하대서 바로 써봄. # 주피터에서 pytorch 설치 !pip install torch torchvision torchaudio # pytorch 버전 확인 필요!! PyTorch 1.12 이상 버전에서 M1의 GPU를 활용import torchprint(torch.__version__) # PyTorch 버전 확인# MPS는 M1 GPU에서 Metal API를 사용하는 PyTorch 백엔드입니다.print(torch.backends.mps.is_available()) # M1 GPU(Metal)가 사용 가능한지 확인# True 나와야 함#torch는 gpu를 기본값으로 쓰도록 설정 -> 이거 안하면 CPU가 ..

- 데이터 셋을 분리하는 코드에 멘토님이 코드 리뷰를 해주셨는데, 현재는 확장자가 png 하나이지만, 나중에는 어떻게 될 지 모르기 때문에replace()로 단순히 대치 하는 것보다 다른 방법을 추천해 주셨다.  - 학습할 데이터 셋을 나누는 과정에서, 라벨 리스트를 따로 추출함. -> train 폴더에 있기 때문에 그냥 같은 제목으로 나눠도 되지만,    정확하게  각 img에 대응되는 txt인지 확인 하기 위해서 이 과정을 거침. => 이 부분이 사실 좀 이해가 안 갔었음. 어차피 퍼센트로 나눌 건데? 이런 느낌이었는데      이미지와 라벨 파일을 서로 연경하는 과정을 정확하게 트랙킹하기 위함이었다고 해서 이해가 감.  수정 전 all_labels = [img.replace(".png", ".txt..

- 이미지 크기 확인을 위한 코드를 짜는데 처음에 gpt에게 물어서 짠 코드가 너무 느렸다.- 시간이 너무 걸려서 다른 방법을 물었고. # 첫 번째 이미지 크기 기준 설정example_image = image_files[0] # 첫 번째 이미지 예시example_width, example_height = None, None# 첫 번째 이미지 크기 가져오기if example_image: img_cv = cv2.imread(example_image, cv2.IMREAD_UNCHANGED) if img_cv is not None: example_height, example_width = img_cv.shape[:2] print(f"Example Image: {example..

-  정리한 ppt의 장단점을 명확히 짚어주셔서 좋았음. - 특히, 구체적으로 어떤 점들이 부족했는 지를 알려주셔서 감사함. - 전반적으로 구체적으로 표시하라는 내용이었는데,  성능지표나, 대안, 개발환경에 대해서 명백히 하라는 것이었다. 또, 질문했는데 모호한 부분이 있으면,함께 확인하자고 재질문을 해주시고코드리뷰도 꼼꼼히 해주셔서 매우 좋았다.  특히 데이터 증강을 할 것인지,데이터 셋의 형식을 변경해서 다른 모델들과 비교를 해볼 것인지에 답을 명확히 주신 것도 좋았다. 일단은 최신 모델로 재확인 해봐야겠다.  - 마지막 발표 때는 피드백 주신 것을 바탕으로 수정해서 보완할 예정이다. - Q. 바운딩 박스가 자꾸 위로 떠서 비율을 맞추는 방법에 대해서 질문함- 이미지를 한 개만 열어보고 확인했는데, ..

*elice 강의 듣는중*- 시리즈를 리스트로 합치면 됨- 행 기준으로 하려고 할 때.. 예제 문제는 실행이 안됐음.  - 데이터 프레임의 구조가 다르면 예 (2,2), (2,3)  nan이 무조건 생기기 때문에 fill_value=0 을 넣어주면 됌

*elice 강의 수강중* - 속력이 빨라지기 때문에 동일한 데이터 타입을 갖도록 하는 것. - 리스트 *2 2개를 연속적으로 나타낸것. +도 마찬가지. => so, numpy가 필요 - start는 포함, stop은 포함 안 됨. !- 기본이 float니깐, 정수로 하려면  꼭 dtype = int 넣어줘야 함. - 배열로 주고 싶으면, (3,3) 이렇게 튜플로 한 번 더 묶어줘야 함. - 배열로 주고 싶으면, (3,3) 이렇게 튜플로 한 번 더 묶어줘야 함. - - size 간격 아니고, 총 개수를 의미함.   array5 = np.arange(0, 10).reshape(1,10) --> 2차원 배열을 요구할 경우 이렇게 해야함. 랜덤으로 하지말고 -- 이거 엘리스 인 ai가 틀림.. 아니..