여행자의 책

Mac Terminal에서 conda 명령어가 안될 때 해야되는 일 1. 아래 명령어를 통해 conda를 환경 변수로 추가해준다. export PATH="/Users/username/anaconda3/bin:$PATH" # 이거 또는 아래 두개 source /etc/profile source ~/.bash_profile 이렇게 하고 나서 conda activate를 실행했는데 아래와 같은 에러가 뜬다면 CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'. To initialize your shell, run 다음의 명령어를 넣어준다. cd ~ #홈으로 이동하고 source ~/anaconda3/e..

ImproperlyConfigured( django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: Requested setting INSTALLED_APPS, but settings are not configured. You must either define the environment variable DJANGO_SETTINGS_MODULE or call settings.configure() before accessing settings. settings.py가 제대로 안읽혀서 그런거 같은데 import os import django os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "seoulbike.settings") django.setup(..

%load_ext tensorboard %tensorboard --logdir {'로그있는 디렉토리'} %load_ext tensorboard %tensorboard --logdir {'로그있는 디렉토리'} 만약 체크포인트가 여러개의 폴더로 나눠져 있는 경우 라면 상위 디렉토리를 지정해서 볼 수 있다. 가령 아래와 같이 디렉토리가 있다면 log1 |-R1 |-R2 |-R3 %load_ext tensorboard %tensorboard --logdir {'./log1/'} %load_ext tensorboard %tensorboard --logdir {'./log1/'} 이런 식으로 잡으면된다.

프로젝트를 하면서 텐서보드를 사용할 일이 있었는데 구글에는 온통 케라스를 이용한 텐서보드밖에 없었다. 내가 필요한건 케라스가 아니라 텐서플로우로 구현한 Lasso와 Ridge였다. 직접해보고 적는 코랩으로 텐서플로우만을 이용한 텐서보드 사용하기 tensorflow session을 이용해서 tensorboard를 사용하려면 4가지만 기억하자 1. 초기화(tf.reset_default_graph()) 2. 텐서보드에서 볼 변수들을 정한다. A_summary = tf.summary.scalar(name, 변수) 3. 묶어준다. 4. 학습을 진행하면서 기록해준다. merge = tf. import tensorflow.compat.v1 as tf from tensorflow.python.framework impo..

pip freeze : 다운받아있는 모듈과 버전확인 pip install 모듈이름 : 다운로드 받을때

def regulRegresor(y, X, RegType, Rconst): regression_type = RegType # LASSO, Ridge num_cols = X.shape[1] x_data = tf.placeholder(shape=[None, num_cols], dtype=tf.float32, name='Input') #Input(feature) y_target = tf.placeholder(shape=[None,1],dtype=tf.float32, name='Output') #Output(label) A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[num_cols,1]),name =Weight) # Weight Vector b = tf.Variable(tf.random..

import tensorflow.compat.v1 as tf from tensorflow.python.framework import ops import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris ops.reset_default_graph() def regulRegresor(y, X, RegType, Rconst): regression_type = RegType # LASSO, Ridge num_cols = X.shape[1] x_data = tf.placeholder(shape=[None, num_cols], dtype=tf.float32) y_target = tf.placeholder(shape=[None,1],dtype=tf.float32) A = tf..

한글 출력 때문에 꽤 고생했다.. HttpResponse에서 charset ='euc-kr'로 바꿔 출력하면 된다. #app -> admin.py 에 다음과 같이 작성한다. actions = ["export_as_csv"] def export_as_csv(self, request, queryset): """ return Export as csv File """ meta = self.model._meta #모델이름을 불러온다. response = HttpResponse(content_type="text/csv") #기본 인코딩 방식은 utf-8이므로 한글 출력을 원할때는 아래 주석과 같이 작성한다. #response = HttpResponse(content_type="text/csv", charset = ..

관리자 페이지는 다양한 사람들이 오갈 수 있다. 그렇다면 사용자 별로 관리자 페이지 접근권한을 제한할 수 없을까? user app을 하나 생성 후 Custom된 User 모델을 사용한다. from django.contrib.auth.models import AbstractBaseUser,BaseUserManager,PermissionsMixin from django.db import models class UserManager(BaseUserManager): use_in_migrations = True def create_user(self, email, nickname, password=None): if not email : raise ValueError('must have user email') use..

CSRF Fobbiden CSRF란? Cross-site Request Forgery의 약자로 해석하면 사이트간 요청위조를 의미한다. 사용자가 자신의 의지와는 무관하게 공격자가 의도한 행위를 특정 웹사이트를 요청하게 하는 공격을 의미한다. 공격자가 사이트의 URL 패턴을 해석해 비밀번호 변경이나 개인정보 접근 권한을 주는 URL을 특정 사용자에게 보내고 클릭했을 때 공격자가 원하는 행위를 웹사이트에 요청하게 된다. 이를 막기 위해 Django에서는 1.2 버전부터 모든 POST방식의 폼 전송시 hidden 필드로 세션에 따른 임의의 키를 제공하고 요청의 키값이 매번 유효한지 사용한다. 대표적으로 사용되는 방식은 아래와 같이 {% csrf_token %} 를 POST가 사용된 폼 템플릿에 삽입해야한다.