vscode 안에서 ipynb에서 html로 바꾸기 위해서는 아래와 같은 명령어로 사용해야 한다. terminal jupyter nbconvert --to html /Your notebook path/file.ipynb google colabe에서도 동일하다. %%shell jupyter nbconvert --to html /Your notebook path/file.ipynb https://python.plainenglish.io/how-to-convert-google-colab-notebook-ipynb-to-html-ccfeda199246 How to Convert a Google Colab (.ipynb) Notebook to HTML Often, we need to share our code e..

목차 quick hack Change the cell type to raw then back to code: Esc R Y will discard the output. 특정 셀에서 초기화(in cell) from IPython.display import clear_output clear_output(wait=True) Jupyer Lab 사용자는 아래와 같이 추가 { "shortcuts": [ { "command": "notebook:hide-cell-outputs", "keys": [ "H" ], "selector": ".jp-Notebook:focus" }, { "command": "notebook:show-cell-outputs", "keys": [ "Shift H" ], "selector": "...

import GPUtil from threading import Thread import time class Monitor(Thread): def __init__(self, delay): super(Monitor, self).__init__() self.stopped = False self.delay = delay # Time between calls to GPUtil self.start() def run(self): while not self.stopped: GPUtil.showUtilization() time.sleep(self.delay) def stop(self): self.stopped = True monitor = Monitor(10) 멈추는 것은 STOP을 해주면 됨 monitor.stop()

실제라 아나콘다를 사용할 때 터미널에서 파이썬 환경을 바꾸고 설치해야 하는데, 이 작업이 귀찮을 수도 있고, 실제로 할 때 잘 안되는 경우가 있었다. 아래 코드를 사용하니, 잘되는 것을 확인했고, 공유함. import sys !{sys.executable} -m pip install xlsxwriter

jupyter notebook에 너무 뭔가를 많이 프린트 해놓으면, html에서 다 읽느라고 너무 느려진다. 이런 경우에 노트북 clear output 하는 방법을 공유한다. # 새로 만들기 jupyter nbconvert --ClearOutputPreprocessor.enabled=True \ --to notebook --output=Clean_jupyter Dirty_jupyter.ipynb # 덮어쓰기 jupyter nbconvert --ClearOutputPreprocessor.enabled=True --inplace Dirty_Jupyter.ipynb https://stackoverflow.com/questions/28908319/how-to-clear-an-ipython-notebooks-ou..

광고 한 번씩 눌러주세요! 블로그 운영에 큰 힘이 됩니다 :) memory_profiler를 설치하면 됨. !pip install memory_profiler magic 함수로 확인하는 방법 %load_ext memory_profiler %memit 패키지로 확인하는 방법 from memory_profiler import memory_usage mem_usage = memory_usage(-1, interval=1, timeout=1) print(mem_usage) https://data-newbie.tistory.com/312?category=772752 Jupyter Notebook에서 Notebook 이름 가져오기 가끔 주피터 노트북 이름을 가져와서 먼가 활용하고 싶을 때가 있다. 그래서 찾아보니 ..

나눔 고딕이 설치되어있다는 가정하에 진행한 것입니다. import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt print ('설정 파일 위치: ', mpl.matplotlib_fname()) import matplotlib.font_manager as fm f = [f.name for f in fm.fontManager.ttflist] [(f.name, f.fname) for f in fm.fontManager.ttflist if 'Nanum' in f.name] 일단 설치가 되어있다는 가정하에, 모든 노트북에 적용하고 싶으면 위에 설정 파일 위치에 가서 수정해야 함. 만약 모든 노트북에 적용하고 싶다면? rcParams를 설정 파일에 직접 적어주면 모든 노트..

도움이 되셨다면, 광고 한 번만 눌러주세요 ㅎㅎㅎ 아래 블로그에 주피터 사용자를 위한 팁들을 정리한 것을 해보려고 합니다. 개발을 하기 위해서는 다른 파이참 같은 것이 편하지만, 아직은 주피터 노트북이나 랩이 편하더라구요 암튼 팁들을 정리해보고자 합니다. Startup files 분석을 하다 보면 알 듯이 항상 사용하는 패키지가 있을 것입니다. 해보신 분들은 아시겠지만, 항상 아래 패키지를 똑같이 임포트할 것입니다. import numpy as np import pandas as pd ... import matplotlib.pyplot as plt 이러한 것을 줄여줄 수 있는 방법을 소개합니다. 일단 startup 파일을 찾아야 합니다. /Users//.ipython/profile_default/star..

으음 도커까지 해야 할 줄 몰랐지만, 현재 작업하려는 환경이 도커 안에 jupyterhub 환경인데, Flask를 켜고 싶은데, 도저히 불가능한 것 같아서.... 해야한다면 새로 도커 환경을 만들고 Flask를 띄워야 할 것 같아. 기초부터 공부를 시작한다.. (기초만 파다가 그냥 끝나겠다...ㅠㅠ) https://hiseon.me/linux/ubuntu/install-docker/ 우분투에서 docker 설치 방법 - HiSEON 우분투에서 docker 설치 방법 우분투 16.04 또는 우분투 18.04 버전에서 도커 docker-ce 버전을 설치하는 방법을 설명드립니다. 그리고 여러버전의 CUDA Toolkit을 사용할 수 있도록 nvidia-docker를 추가적으로 설치하는 방법에 대해 설명드립니다..

https://github.com/h2oai/h2o4gpu h2oai/h2o4gpu H2Oai GPU Edition. Contribute to h2oai/h2o4gpu development by creating an account on GitHub. github.com 저는 cuda9 로 진행을 하였습니다. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda # or choose /usr/local/cuda9 for cuda9 and /usr/local/cuda8 for cuda8 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64/:$CUDA_HOME/lib/:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib64 sudo apt-get insta..

모델 아키텍추 구성하고 tensorboard() 함수 만든 것을 시행하면 jupyter에 tensorboard가 켜진다! def _strip_consts( graph_def): from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML """Strip large constant values from graph_def.""" strip_def = tf.GraphDef() for n0 in graph_def.node: n = strip_def.node.add() n.MergeFrom(n0) if n.op == 'Const': tensor = n.attr['value'].tensor size = len(tensor.tensor_content) return ..