오류 RuntimeError: DataLoader worker is killed by signal: Bus error. It is possible that dataloader's workers are out of shared memory. Please try to raise your shared memory limit. DataLoader를 사용하는 코드에서 worker를 너무 많이 사용해서 공유 메모리가 부족해진 문제이다. 공유 메모리의 용량을 늘리면 당연히 해결되겠지만, 그럴 수 없는 경우도 있다. 해결 방법 Linux 계열의 경우에는 df -h 명령어로 메모리 사용 현황을 확인할 수 있다. Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on overlay 1.8T 202G ..

집에 있는 데스크탑에 주피터를 새로 설치했다. 아나콘다는 따로 사용하지 않다보니까 별도로 가상환경을 준비했다. 간단하게 모델을 학습하려고 이전에 잘 동작했던 노트북 파일을 조금 수정해서 실행했는데, 아래와 같은 에러가 났다. File C:\Python38\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:210, in _lazy_init() 206 raise RuntimeError( 207 "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with " 208 "multiprocessing, you must use the 'spawn' start method") 209 if not hasattr(torch._C, '_cuda..

시작하기 앞서 sklearn에서는 다양하고 많은 클러스터링 module들을 제공한다. 공식 문서에서도 여러 데이터 분포에 대해서 비교한 것이 있길래 직접 해보고자 했다. sklearn에서는 make_blob과 같이 데이터를 생성해주는 함수가 있다. 범위와 분포값을 설정해서 임의로 만들 수 있지만, 이것은 사용하지 않기로했다. 데이터 만들기 현실에서는 이렇게 고른 분포가 나오기 힘들다고 생각했고, 2차원 평면 상에서 직접 데이터를 만들기로 했다. GUI tool to create points for clustering www.joonas.io 캔버스와 마우스 이벤트를 이용해서 그림판처럼 데이터를 그릴 수 있게 했고, csv로 (x 좌표, y좌표, 색상 번호)를 추출할 수 있도록 간단하게 만들었다. 데이터셋..

문제 이번 문제는 문제적남자 4화에 나온 뇌풀기문제이다. 6개의 9를 사용해서 100을 만드는 수식을 찾는 문제인데, DFS로 모든 경우의 수를 탐색하면 되는 전형적인 문제로 보인다. 숫자들 사이에 수식을 끼워 모든 경우의 수를 만들어보고, 파이썬의 eval 함수로 계산한 결과가 100 이 되는 경우만 세어보면 될 것 같다. 9와 사칙연산만 사용하기 6개의 9 사이마다 사칙연산을 끼워넣어서 100이 만들어지는 경우를 찾아본다. 4개의 연산자를 5개의 공간에 끼워넣으므로 경우의 수는 \(4^5 = 1024\) 가지밖에 되지 않는다. 정답은 12개로 생각보다 많은데, 이건 순열이 달라서 세어진 것이고 조합으로 보면 단 하나이다. (정답 아래에 적음) 정답 9+9+9/9+9*9 = 100.0 9+9+9*9+9..

Dataset https://www.kaggle.com/datasets/joonasyoon/file-format-detection Programming Laungages and File Format Detection can you know what file format is? and written in which language? www.kaggle.com Code https://www.kaggle.com/code/joonasyoon/ml-content-based-file-format-detection [ML] 💾 Content-based File Format Detection 📃 Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using d..