python (4) 썸네일형 리스트형 Python Tip : 디렉토리가 존재할 경우 경로를 모두 지워버리고 새로 만들기 디렉토리가 존재할 경우 모든 경로를 지워버리고 새로 만드는 것은 아래와 같이 rmtree 함수를 이용하면 된다. import os import shutilif os.path.exists(save_path): shutil.rmtree(save_path) os.mkdir(save_path) Sentence Tokenized English 영어로 된 문장은 아래와 같이 NLTK 라이브러리를 이용하면 Tokenize 할 수 있다. from nltk.tokenize import word_tokenize sentence = "this is my iphone(6s)" print("입력 :"+sentence) tokens = word_tokenize(sentence) print("배열로 나눈 결과 :" + str(tokens)) nltkTokenizedSentence = (' '.join(str(e) for e in tokens)) print("공백으로 합친 결과 :" +nltkTokenizedSentence) print("\n------------------------------------------------\n") from nltk.token.. autoenv 를 이용 Tip(자동 환경 구성) 아래의 shell 스크립트를 이용해서 conda 가상 환경을 구성하는 autoenv 의 .env 파일을 생성 할 수 있다. 코드를 보면 잘 알겠지만, 현재 폴더이 이름으로 conda 가상 환경을 만들고, .env 파일을 생성해주는 스크립트이다. vi ~/makeAutoEnv.sh 로 아래와 같은 shell 파일을 만든다. #!/bin/bash pythonVersion='3.6' if [ ! -z $1 ] then pythonVersion=$1 fi curDirName=${PWD##/*/} condaDeactivate="source deactivate" condaCreate="conda create --name=$curDirName python=$pythonVersion" codnaActivate="sou.. autoenv + conda 를 이용한 파이썬 가상 환경 자동 구성(로딩?) TensorFlow 와 같은 Deep Learning 코드로 모델을 학습 시키고 실행하는 경우 가장 많이 하는 실수가 무엇일까? 개인적으로는 anaconda 로 구성한 가상 환경을 잘못 activate 시키는 실수를 많이 하곤 한다. 트레이닝을 시키면 라이브러리가 없다고 나오거나, 버전이 안 맞아서 실행이 되지 않는 문제가 발생한다! 이런 경우의 대부분은 내가 구성한 anaconda 환경을 잘못 activate 시킨 경우가 대부분이었다. 같이 일하는 동료가 알려준 autoenv 를 이용하면 이런 실수를 줄일 수 있다! autoenv → 디렉토리 진입 .env 파일의 스크립트를 실행해주는 도구 autoenv를 설정하면 특정 디렉토리로 이동했을 때 자동으로 특정 가상환경으로 activate 되도록 할 수 있.. 이전 1 다음
