딥러닝
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- Data handling [크롤링 관련] selenium stale 에러 selenium stale 에러 stale element reference: element is not attached to the page document 위와 같은 에러가 발생했다. 찾아봐도 잘 몰랐다. 유심히 살펴 해석해보면 그 요소가 html? 문서에 없는데 그걸 긁으려 한다고 에러를 보내는 것이다. 즉, selenium으로 웹페이지가 너무 빨리 넘아가서 그렇다! 이게 driver.implicit_wait(1) 이런 식으로 대기시간을 주면 되는 줄 알았다. 그래서 다른 문제인지 알고 한참 찾았는데… 저 함수가 안 통했던 것이다!!! 왜 안되는걸까...? 답은 time.sleep을 주면 된다. 그러면 stale error가 더 이상 안난다. stale error 때문에 크롤링 결과가 되게 엉성했다…..
- deep learning pytorch 에러 DistributedDataParallel 에러 if self.reducer._rebuild_buckets(): RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by (1) passing the keyword argumentere not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by (1) passing the k..
머신러닝
- machine learning rdkit 설치하기 rdkit 공식 문서를 보면 pip 도 안되고 conda로 해라고 한다. 그런데 conda로도 안돼서 여러 삽질을 거치다 다음과 같은 해결법을 알게됐다. !pip install python-rdkit 위 명령어면 한 방에 해결된다. # General Imports import os import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns=300 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw, Descriptors from rdkit import DataStructs from rdkit.Chem import..
- machine learning [pandas] pandas dataframe 이용해서 그룹별로 train/val 나누기 가끔 dataframe 자체로 train_test_split을 해야 할 때가 있다. 그럴 땐 어떻게 해야하나... 특히 그룹별로 특정 샘플이 valset에 균등하게 포함되도록 하려면...? 간단한 방법 groupby후 sampling을 한다. validation을 0.2만큼 하고 싶으면 frac=0.2로 준다. 그렇게 나타난 valDataset의 index를 drop 해주면 된다. 이것보다 어려운 방법은 drop의 반대 방법으로 있는 부분만 iloc으로 남기는 것이다. 이상 끝
- machine learning dtreeviz IndexError, decision tree visualization random forest 모델 혹은 decision tree 모델을 이용했을 경우 모델이 어떻게 작동하는지 설명을 요구할 때가 있다. RandomForestRegressor를 이용해서 회귀분석을 진행했다. 그런데 RandomForestRegressor같은 경우 여러 Decision tree의 앙상블 모델로 tree를 한 번에 시각화하기가 어렵다. 그래서 tree중 하나를 선택해서 시각화한다. 그러다 좋은 라이브러리를 발견했다. dtreeviz 이런식으로 쓰면되는 간단하고 편리한 라이브러리다! model = Pipeline([('scaler',MinMaxScaler()), ('DecisionTreeRegressor', DecisionTreeRegressor(criterion='mae', max_depth=..
- machine learning epoch, iter ? epoch, iter (한 번의 epoch는 인공 신경망에서 전체 데이터 셋에 대해 forward pass/backward pass 과정을 거친 것을 말함. 즉, 전체 데이터 셋에 대해 한 번 학습을 완료한 상태) [출처] 머신 러닝 - epoch, batch size, iteration의 의미|작성자 예비개발자 메모리의 한계와 속도 저하 때문에 대부분의 경우에는 한 번의 epoch에서 모든 데이터를 한꺼번에 집어넣을 수는 없습니다. 그래서 데이터를 나누어서 주게 되는데 이때 몇 번 나누어서 주는가를 iteration, 각 iteration마다 주는 데이터 사이즈를 batch size라고 합니다. 전체 2000 개의 데이터가 있고, epochs = 20, batch_size = 500이라고 가정합시다. ..