반응형 PYTHON5 [Error] TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. cuda를 사용하여 MNIST 데이터에 대한 간단한 두 모델을 비교하기 위해 두 가지 모델의 loss 값을 matplotlib 통해 시각화하는 과정에서 다음 오류가 발생했다. 해당 오류는 gpu에 할당되어 있는 텐서를 numpy 배열로 변환할 때 생기는 에러라고 한다. 그래서 저장된 loss 값을 확인해보니 다음과 같았다. 이렇게 저장되어있는 값을 바로 matplotlib을 통해 시각화를 진행하는 과정에서 자동으로 numpy값으로 변환하려다 보니 오류가 발생한 것 같다. 해당 오류는 gpu에 할.. 2023. 3. 16. [Error] OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. PyTorch가 설치되어 있는 가상환경에서 matplotlib 설치 후 활용하여 시각화를 하는 과정에서 다음과 같은 오류가 발생했다. 해결하기 위해 새로운 가상환경을 만들어서 시도해봤지만 똑같은 오류가 발생했다. OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program.. 2023. 3. 16. [Anaconda] 아나콘다 가상환경 생성, 삭제, 활성화, 비활성화 코드 Anaconda virtual environment anaconda virtual environment(가상환경) 생성 + python 설치 $ conda create -n env_name python anaconda virtual environment 리스트 확인 $ conda env list anaconda virtual environment 활성화 $ activate env_name anaconda virtual environment 비활성화 $ conda deactivate anaconda virtual environment 삭제 $ conda env remove -n env_name anaconda virtual environment 이름 변경 (기존 env 복사한 후 제거) conda crea.. 2022. 10. 5. [DACON] 항공사 고객 만족도 예측 경진대회 DACON - 항공사 고객 만족도 예측 경진대회 2022.02.07 ~ 2022.02.18 동안 진행되었던 DACON 항공사 고객 만족도 예측 경진대회 참가 후기입니다. 본 글에서는 데이터 분석 진행 과정을 요약하여 적어보려 합니다. 아래의 링크는 제가 한 코드를 전부를 공유해놓은 주소입니다. 저는 종료가 하루 남은 현재 시점에 517명 중 19등의 점수를 받았습니다. (사진은 24등인데, 19등과 점수가 동일합니다 ㅎㅎ) 해당 대회의 평가 산식은 'Accuracy'였고, 저는 public : 0.938 점수를 받았습니다. 저도 다른 분들의 코드를 참고하여 점수를 좀 더 올리면서 흥미를 유발하려 했던 것 같습니다. 이 글을 보신 분들이 조금이라도 얻어가시는 게 있으시면 좋겠습니다. ▶DACON - Cod.. 2022. 2. 17. [ML] 결정 트리 (Decision Tree) 결정 트리 (Decision Tree) 분류와 회귀 작업 그리고 다중 출력 작업도 가능한 다재다능한 머신러닝 알고리즘 분류 : 목표변수가 범주형인 경우 회귀 : 목표변수가 연속형인 경우 지도 학습 알고리즘에 해당 매우 복잡한 데이터셋도 학습할 수 있는 강력한 알고리즘 의사결정 나무 방식의 최대 장점은 데이터 전처리 불필요 → 특성의 스케일을 맞추거나 평균을 원점에 맞추는 작업 등이 필요하지 않음. 결정 트리 학습과 시각화, 예측 사이킷런(scikit-learn) - tree.DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.t.. 2022. 2. 1. 이전 1 다음 반응형
