더러운 python 해결책 모음 - 편집 역사

2020년 5월 23일 (토) 17:20에 Kim135797531님의 편집

2020-05-23T17:20:02Z

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53번째 줄:		53번째 줄:
	** 환경 지우기		** 환경 지우기
	*** conda env remove -n myenv		*** conda env remove -n myenv

			<br />

			* PyCharm에서 환경변수 등을 쉘스크립트로 설정한 후 python 실행하게 하기
			** Docker 이미지 이상하게 만든 이미지등에서 entrypoint.sh에서 환경 설정하고 실행햐는데, 이런 경우 pycharm에서 바로 python 선택하면 안 된다. ㄱ ㅐ 짜증
			** 쉘스크립트 맨 밑에 python "$@" 이라고 쓰고, 이 .sh 파일을 remote python interpreter로 지정하면 된다.

2020-03-21T10:49:16Z

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50번째 줄:		50번째 줄:
	*** conda env update -f environment.yml		*** conda env update -f environment.yml
	** 환경 뽑아내기		** 환경 뽑아내기
	*** conda env export --~~from~~-~~history~~ > environment.yml		*** conda env export --no-build > environment.yml
	** 환경 지우기		** 환경 지우기
	*** conda env remove -n myenv		*** conda env remove -n myenv

2020-03-21T10:46:48Z

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42번째 줄:		42번째 줄:

	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>

			* conda 관련
			** 환경 만들기
			*** conda create -n myenv -c intel python=3.7 numpy scipy mkl
			*** conda env create -f environment.yml -n myenv
			** 환경 업데이트하기
			*** conda env update -f environment.yml
			** 환경 뽑아내기
			*** conda env export --from-history > environment.yml
			** 환경 지우기
			*** conda env remove -n myenv

2020-01-13T13:44:05Z

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1번째 줄:		1번째 줄:
	* ~~torch 프린트 옵션~~		* pip의 requirements.txt를 conda에서 설치할 때, 먼저 conda에서 찾아보고, 없으면 pip 에서 찾아보고, 없으면 무시하기
			** https://stackoverflow.com/questions/35802939/install-only-available-packages-using-conda-install-yes-file-requirements-t
	<syntaxhighlight lang="bash" enclose="div">		<syntaxhighlight lang="bash" enclose="div">
	~~torch~~.~~set_printoptions(sci_mode=False)~~		while read requirement; do conda install --yes $requirement \|\| pip install $requirement; done < requirements.txt
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>

2019-12-26T13:39:12Z

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15번째 줄:		15번째 줄:
	if torch.is_tensor(obj) or (hasattr(obj, 'data') and torch.is_tensor(obj.data)):		if torch.is_tensor(obj) or (hasattr(obj, 'data') and torch.is_tensor(obj.data)):
	if str(obj.device) != 'cpu':		if str(obj.device) != 'cpu':
	~~tensor_sizes~~.append(obj.~~size~~())		numel = obj.numel()
			if obj.dtype == torch.float32:
			numel *= 4
			elif obj.dtype == torch.int64:
			numel *= 8
			elif obj.dtype not in dtypes:
			dtypes.append(obj.dtype)
			print(obj.dtype)
			numel *= 8
			tensor_sizes.append(numel)
	tensors.append(obj)		tensors.append(obj)
	except:		except:
22번째 줄:		31번째 줄:
	size_index = sorted(range(len(tensor_sizes)), key=lambda k: tensor_sizes[k], reverse=True)		size_index = sorted(range(len(tensor_sizes)), key=lambda k: tensor_sizes[k], reverse=True)
	# 上位5個のtensorの大きさ		# 上位5個のtensorの大きさ
	for i in range(0, 5):		for i in range(0, 20):
	print(tensor_sizes[size_index[i]])		print(f"{tensors[size_index[i]].shape}, {tensor_sizes[size_index[i]] / 1024} KBytes")
	# print(tensors[size_index[i]])		# print(tensors[size_index[i]])
	# tensor 全体の大きさ(bytes)		# tensor 全体の大きさ(bytes)
	total_sum = 0		total_sum = 0
	for tensor_size in tensor_sizes:		for tensor_size in tensor_sizes:
	~~current_num = 1~~		total_sum += tensor_size
	~~for num in tensor_size:~~		print(f"{total_sum / (1024 * 1024)} MBytes")
	~~current_num *= num~~
	total_sum += ~~current_num~~
	print(~~str~~(~~total_sum~~ * 4))
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>