DataScience/Python11 파이썬 패키지 오프라인 환경에 설치하기 폐쇄망을 사용하면 패키지나 라이브러리 설치하고 호환성을 맞추는게 여간 번거러운게 아니다.특히나 서버는 Linux인데 로컬PC가 Window라면 ㅠㅠ 1. 로컬 pc에 wsl로 ubuntu를 설치해준다. 서버의 버전과 동일하게 세팅하는게 좋다. 2. 인터넷이 되는 환경에서, 설치할 패키지를 "다운로드" 받는다.설치가 아니라 다운로드이고, 이때 의존성 패키지까지 한꺼번에 설치해야 한다.pip download 패키지 -d ./directory 3. 다운로드한 파일을 오프라인 환경으로 옮긴다. 4. 오프라인 환경에서 다운받은 패키지를 설치해준다.pip install 패키지.whl -f ./ --no-index ps. 파이썬 버전이나 다른 패키지와의 호환성 등 꽤나 번거롭지만 어쨋든 해야되니깐 !!이것도 안되면?.. 2025. 3. 1. M1 칩 Mac에서 tensorflow 사용하기 나는 pytorch만 쓰는데 주변에서 mac에서 tensorflow가 안된다고 해서 세팅해줬다. 1. Anaconda 환경 설정 conda create --name tf_env python=3.9 conda activate tf_env 먼저 conda 가상환경을 세팅하자 2. Tensorflow 및 패키치 설치 conda install -c apple tensorflow-deps pip install tensorflow-macos tensorflow-metal tensorflow-metal은 apple의 metal API를 통해 GPU 가속을 가능하게 해주는 플러그인이다. 3. Jupyter lab에서 환경 설정 (optional) conda install -c conda-forge jupyterlab .. 2024. 4. 4. Huggingface SSL error 방화벽 때문에 huggingface에서 pre-trained model 불러오는게 안 됐다. pip install requests==2.27.1 requests 버전이 문제가 될 줄 이야,,,, import os os.environ['CURL_CA_BUNDLE'] = '' 다음 코드로 환경 변수를 사용해서 SSL 검증을 비활성화 시킨다. 그리고 pre-trained model을 불러오면 로드가 가능하다. 2024. 4. 4. pip package install SSL 인증서 Error 해결 (error: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]) pip를 이용해서 원하는 패키지를 설치하려고 할때 pip package install SSL 인증서 Error 해결 (error: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]) 에러가 발생했다. 네트워크 환경이 바뀌면서 그런거 같다 $ pip install --trusted-host pypi.python.org --trusted-host files.pythonhosted.org --trusted-host pypi.org 설치할패키지이름 로 설치하면 된다 2023. 5. 1. warning ignore vscode로 개발하다가 라인 단위로 확인할게 많아서 다시 jupyter로 넘어와서 개발중인데 warning이 넘 시끄럽네 import warningswarnings.filterwarnings('ignore') 2023. 2. 13. confusion matrix 식 2022. 5. 17. [pandas] pd.merge() pd.merge는 데이터프레임을 합쳐준다. SQL에서 join과 같은 역활 - left : 왼쪽 데이터프레임 - right : 오른쪽 데이터프레임 - on : (두 데이터프레임의 기준열 이름이 같을 때) 기준열 - how : 조인 방식 {'left', 'right', 'inner', 'outer'} default = 'inner' 1. how = JOIN Left join : 왼쪽 데이터프레임을 기준으로 조인한다. 오른쪽 데이터프레임에 없는 값은 NaN으로 리턴한다. Right join : 오른쪽 데이터프레임을 기준으로 조인한다. 왼쪽 데이터프레임에 없는 값을 NaN으로 리턴한다. Inner join : 교집합을 의미한다. 양쪽에 공통으로 있는 값을 리턴한다. Outer join : 모든 값이 나타나도록.. 2022. 2. 21. pandas pivot 참고자료 https://towardsdatascience.com/reshape-pandas-dataframe-with-pivot-table-in-python-tutorial-and-visualization-2248c2012a31 2022. 2. 7. Random forest parameters 1. min_ samples_split 노드를 분할하기 위한 최소한의 샘플 데이수 -> 과적합을 제어하는데 사용한다.Default = 2 -> 작게 설정할수록 분할노드가 많아져 과적합 가능성이 증가한다.2 min_samples_leaf Default = 1리프노드가 되기 위해 필요한 최소한의 샘플 데이터수과적합 제어를 위해 사용한다.불균형 데이터의 경우 특정 클래스의 데이터가 극도로 작을수 있으므로 작게 설정 필요3. max_features최적의 분할을 위해 고려할 feature의 개수Default = None -> 데이터 세트의 모든 피처를 사용int 형 : 피처개수sqrt, auto : 전체 피처중 sqrt(feature)만큼 선정log : 전체 피처중 log2(feature)만큼 선정4. max_d.. 2021. 12. 15. Decision tree parameters 1. min_ samples_split 노드를 분할하기 위한 최소한의 샘플 데이수 -> 과적합을 제어하는데 사용한다. Default = 2 -> 작게 설정할수록 분할노드가 많아져 과적합 가능성이 증가한다. 2 min_samples_leaf Default = 1 리프노드가 되기 위해 필요한 최소한의 샘플 데이터수 과적합 제어를 위해 사용한다. 불균형 데이터의 경우 특정 클래스의 데이터가 극도로 작을수 있으므로 작게 설정 필요 3. max_features 최적의 분할을 위해 고려할 feature의 개수 Default = None -> 데이터 세트의 모든 피처를 사용 int 형 : 피처개수 sqrt, auto : 전체 피처중 sqrt(feature)만큼 선정 log : 전체 피처중 log2(feature)만큼.. 2021. 12. 15. 이전 1 2 다음
