[오류 해결] ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'c:\\users\\pc2\\anaconda3\\envs\\largeea\\lib\\site-packages\\numpy-1.23.5.dist-info\\METADATA'

오류 메세지 ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'c:\\users\\pc2\\anaconda3\\envs\\largeea\\lib\\site-packages\\numpy-1.23.5.dist-info\\METADATA' 해결 방법 c:\\users\\pc2\\anaconda3\\envs\\largeea\\lib\\site-packages\\numpy-1.23.5.dist-info 폴더를 삭제하고 다시 install 한다.

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• · 2023. 3. 28.
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[Python] TypeError: unsupported format string passed to list.__format__

문제 코드 print('{:.4f}'.format(cora_model.accuracy)) cora_model.accuracy는 리스트인데 리스트 자체를 소숫점 제한 프린트를 하려고 하니 오류가 난 것이었다. 인덱스로 하나의 요소에 접근해서 해결 해결 코드 print('{:.4f}'.format(cora_model.accuracy[0]))

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• · 2023. 3. 22.
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[Python] ValueError: Format specifier missing precision

문제 코드 print("\n>> MEAN: {:.f4}".format(sum(lst10)/len(lst10))) format 형식을 잘못썼음... 무슨 꽃남도 아니고 f4라고 쳤어... 해결 코드 print("\n>> MEAN: {:.4f}".format(sum(lst10)/len(lst10)))

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• · 2023. 3. 22.
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[Python/PyTorch] Sequential()을 forward()에 사용하기

문제 class GNNs(torch.nn.Module): def __init__(self, dataset): super().__init__() self.data = dataset self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 32) self.conv2 = GCNConv(32, dataset.num_classes) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = F.leaky_relu(x) x = self.conv2(x, edge_index) return F.softmax(x, dim=1) cora_model = GNNs(cora_datas..

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• · 2023. 3. 21.
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[Python/PyTorch] GCN을 사용한 모델 만들고 평가하기(accuracy)

들어가기에 앞서 이 글은 신원용교수님 수업의 과제를 수행하며 정리한 글임을 밝힙니다. 데이터 준비 1. 필요한 라이브러리 import import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.datasets import Planetoid, CoraFull, Actor from torch_geometric.nn import GCNConv 2. 데이터 셋 불러오기 # Load the Cora dataset cora_dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') cora_data = cora_dataset[0] # Load the Corafull dataset corafull_..

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• · 2023. 3. 20.
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[Python/Pytorch] tensor 랜덤으로 섞기

1. 랜덤 인덱스 순열 만들기 a = torch.tensor([1,2,3,4]) idx = 4 # 섞을 torch 길이 rand_idx = torch.randperm(idx) torch.randperm(n) : 0 ~ (n-1) 사이의 값이 랜덤하게 들어있는 tensor를 출력한다. 2. 생성한 리스트의 인덱스에 맞게 원래의 tensor 섞기 shuffle_tensor = a[rand_idx] 결과

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• · 2023. 3. 19.
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