천천히 정리

https://pypi.org/project/reformer-pytorch/(pypi ver)$ pip install reformer-pytorch 원본 : https://github.com/lucidrains/reformer-pytorch(논문 코드 git ver)$ pip install reformer_pytorch  [Code 사용 예시]import reformer_pytorch import LSHSelfAttention

Adversarial Attack의 각종 공격기법들을 구현해놓은 Python Library [Cleverhans] 사용법 정리Torch, TF2 에서 사용 가능출처 : https://github.com/cleverhans-lab/cleverhans Cleverhans - API documentshttps://cleverhans.readthedocs.io/en/latest/ Cleverhans - Bloghttps://www.cleverhans.io/ Cleverhans - Githubhttps://github.com/cleverhans-lab/cleverhans Cleverhans Code - Paperhttps://arxiv.org/pdf/1610.00768 추후, 각각의 공격기법들에 대해서 Study..

- 출처 : https://otexts.com/fpp3/tscv.html* 시계열 교차검증 Time Series Cross Validation (TSCV) time series forecasting을 cross validation할 때는 다음과 같은 방법으로 시도해야 한다. - python code 방법(출처 : https://www.geeksforgeeks.org/time-series-cross-validation/) --> scikit-learn의 TimeSeriesSplit   함수를 이용하면 된다.https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.TimeSeriesSplit.html [사용법]from sklearn...

sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/[XXXXX]What is XXXXX? 본인 버전에 맞게 설치! 1. /ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub 2. /ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub 3. /ubuntu2204/x86_64/7fa2af80.pub  추후 지속적으로 업데이트 예정

0. 에러 해결 errored out with exit status 1 python setup.py egg_info $ pip3 install --upgrade setuptools 1. 패키지 설치$ pip3 install scikit-image

- Clusteringex) k-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering - k-Means + 무작의 k개의 중심점(centroid)을 뽑은 다음, 그 centroid를 기준으로 얼마나 군집을 이루는가를 보는 것 + 모든 중심점에서 모든 데이터의 거리를 구하고, 가장 가까운 중심점으로 데이터들을 매핑한다 + 동일한 군집이라고 나온 구간에서 각각의 중심점을 다시 만들어낸다  + 계속 iteration을 반복하며 최적의 중심점을 찾게 된다 + k라는 군집개수를 정해줘야 함 - DBSCAN + epsilon(거리)과 최소 포인트 수 값(중심 포인트를 기준으로 몇 개의 포인트들을 가지고 있을지)을 설정 + 모든 포인트들을 다 보는데, 이 때 1번 조건을 만족한다면 Core point..

import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '3' 이렇게 os로 gpu를 설정하는 것보다 import torch를 더 먼저 실행하여 생기는 문제 import torch를 하게 되면 기본적으로 0번 GPU를 torch가 가져온다고 한다. ▶os.environ을 먼저 실행하여 torch보다 먼저 GPU 권한을 설정한다. (그냥 무조건 os.environ부터 제일 먼저 실행하기) + 추가적으로 pytorch 환경변수가 꼬여서 생기는 오류이기도 하다. 맨 처음에 환경변수 해제 명령어를 실행해준다. $ unset LD_LIBRARY_PATH import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '3' import torch torch.cuda..

import argparseparser = argparse.ArgumentParser() # 원하는 parameter 설정parser.add_argument('--model', type=str, default='gru') parser.add_argument('--data', type=str, default='electricity')  1. Jupyterconfigs = parser.parse_args(args=[]) 2. .py fileconfigs = parser.parse_args()* python3 test.py --model=gru --data=electricity 사용 시 configs.model, configs.data 등으로 사용

Pytorch 실행하다가 갑자기 하루 아침에 뜬 cuDNN 관련 에러 - Error Log RuntimeError: cuDNN version incompatibility: PyTorch was compiled against (8, 9, 2) but found runtime version (8, 7, 0). PyTorch already comes bundled with cuDNN. One option to resolving this error is to ensure PyTorch can find the bundled cuDNN. Looks like your LD_LIBRARY_PATH contains incompatible version of cudnn. Please either remove it from..

0. 에러에서 No Pub Key Code 확인 및 복사 GPG Error ~~~~~ : the public key is not available : NO_PUBKEY [Key Code] 1. Docker container stop 원인 확인 - vi /var/log/syslog 2. GPG key 추가 sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys [에러에 나온 No Pub Key Code]