토람코

Duckling 라이브러리를 사용하여 텍스트를 처리하던 중 다음과 같은 에러가 발생했다. TypeError: Parser must be a string or character stream, not java.lang.String 왜 에러 메시지에 java.lang.String 이 있는가 하면, Duckling 이 java 기반의 라이브러리라서 그렇다. 자바기반의 라이브러리를 파이썬 프레임워크에서 사용하기 위해 'JPype' 라는 패키지가 필요한데, 위 에러는 바로 이 JPype 와 관련된 에러다. 좀 더 정확히는, JPype 버전이 맞지 않아 발생하는 에러다. 해결법은 간단하다. jpype 를 0.8 미만의 버전으로 다운그레이드 시켜주면 된다. pip install Jpype1==0.7.5 예를 들어 위와..

리액트 프로젝트를 새로 생성하여 웹사이트 개발을 시작하면 웹 화면 탭에 다음과 같이 나타난다. react 공식 아이콘과 'React App' 이라는 문구가 확인된다. 이 default 아이콘과 타이틀을 수정하고자 한다면 다음과 같이 진행하면 된다. 1. 아이콘 준비하기 1) 무료 아이콘 다운로드하기 https://icon-icons.com/ko/ 위 사이트에서 다양한 무료 아이콘을 다운받을 수 있다. 마음에 드는 아이콘을 찾고 다운로드를 받으면 되는데 이 때, 아래와 같이 'ICO' 를 선택하여 .ico 파일로 다운받는다. 2) 직접 아이콘 만들기 내가 가진 파일로(PNG, JPG, GIF) 아이콘을 생성할 수도 있다. https://www.favicon-generator.org/ 위 사이트에서 파일 선..

layers 텐서플로우 1.x 버전으로 개발된 코드라면 layers 모듈을 사용했을 확률이 매우 높다. 모델링을 위해 필요한 기본적인 layer 를 정의하는 데 사용되기 때문이다. 그러나 2.x 버전 환경에서 실행시키면 다음과 같이 에러가 난다. tf.layers.dense() tf.layers.dropout() # AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'layers' 이는 텐서플로우 v2.0 에서 더 이상 layers 모듈을 지원하지 않기 때문이다. 1. tf.keras 사용 v2.0 에서는 tf.keras 를 사용하여 layer 를 정의할 수 있다. tf.keras.layers 의 Dense 를 사용해서 다음과 같은 방법으로 정의할 수 있다. ..

contrib tensorflow 2.x 버전에서 다음과 같이 contrib 모듈을 사용하면 실행 시 에러가 난다. import tensorflow as tf r1 = tf.contrib.layers.l1_regularizer(0.04) r2 = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.04) # AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib' 이는 tf.contrib 모듈이 텐서플로 v2.0 에서 사라졌기 때문이다. 대부분의 v1.0 함수들은 compat 모듈을 사용하여 v2.0 에서도 그대로 사용할 수 있다. import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 코..

인텔리제이(IntelliJ) 2021.3.3 버전 기준입니다. 1. Node.js 설치 리액트 프로젝트 생성 전 Node.js 를 먼저 설치해야 한다. 다음 사이트에서 다운받아 설치한다. https://nodejs.org/en/ Node.js Node.js® is a JavaScript runtime built on Chrome's V8 JavaScript engine. nodejs.org 2. 인텔리제이에서 프로젝트 생성 1) New Project > JavaScript > React 선택 2) 프로젝트 설정하기 Project name, Project location: 프로젝트명을 지정하고 저장위치를 확인해둔다. Node interpreter: 이미 다운받은 Node.js 가 인식되지 못하고 'Down..

인텔리제이(IntelliJ) 터미널에서 npm 명령어를 입력하자 다음과 같은 오류가 났다. npm : 'npm' 용어가 cmdlet, 함수, 스크립트 파일 또는 실행할 수 있는 프로그램 이름으로 인식되지 않습니다. 이름이 정확한지 확인하고 경로가 포함된 경우 경로가 올바른지 검증한 다음 다시 시도하십시오. 위치 줄:1 문자:1 + npm start + ~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (npm:String) [], CommandNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException 위 에러는 terminal 이 기본적으로 'powershell' 로 열리도록 연결되어있기 때문에 난다. cmd 로 터미널 열기..

session tensorflow 에서 session 이란, 정의한 노드 및 연산 그래프를 실행할 수 있는 환경을 제공해주는 클래스이다. 연산을 실행하기 위한 리소스를 할당하고 중간 결과 및 변수값을 저장하는 역할을 한다. 세션은 보통 다음과 같은 순서로 활용된다. 1) 연산 그래프를 정의한다. 2) 이 그래프를 실행할 세션을 정의한다. 3) 세션을 실행한다. (tf.Session.run) 4) 세션을 종료한다. (tf.Session.close) tensorflow v2.0 으로 넘어가면서 이 Session 의 개념이 사라졌다. 아마 버전이 바뀌면서 가장 큰 변화 중 하나가 이 부분일 것이다. (* 이전 포스팅 참고: https://toramko.tistory.com/entry/tensorflow-%ED..

set_random_seed tensorflow 에서 variable 객체를 생성할 때 보통 초기값을 랜덤하게 지정하는데, 이 때 random seed 를 주면 항상 같은 랜덤값이 지정된다. 그리고 이 경우 사용하는 함수가 set_random_seed 이다. (v1.0) v2.0 으로 넘어오면서 set_random_seed 함수를 사용할 경우 에러가 발생한다. import tensorflow as tf tf.set_random_seed(0) # AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'set_random_seed' 1. v2.0 의 random.set_seed 활용 v2.0 에서는 다음과 같이 변환하여 사용하면 된다. tf.random.set_see..

* https://www.springboard.com/blog/ai-machine-learning/tensorflow-1-0-vs-tensorflow-2-0/ 위 사이트를 참고하여 작성한 내용입니다. :) 1.x 버전의 텐서플로우를 사용해왔던 개발자라면 한 번쯤은 2.x 버전으로의 업그레이드를 고려해보았을 것이다. 그치만 변경된 사항이 많다고 해서 차마 쿨하게 업그레이드 하긴 어려운 일..! 그래서 버전1과 버전2는 어떤 차이가 있는지 정리해 보았다. 1. Tensorflow 텐서플로우는 머신러닝 관련 툴, 라이브러리, 여러 커뮤니티 리소스들을 담은 오픈소스 플랫폼이다. 2. Tensorflow 2.0 으로 가면서 어떤 점이 달라졌을까? tensorflow 2.0 은 보다 쉬운 사용성을 최대 강점으로 내..

리눅스 서버를 운영할 때 자주 사용하는 버전 확인 커맨드 정리! 1. Ubuntu(우분투) 버전 확인 $ cat /etc/issue # Ubuntu 18.04.3 LTS \n \l 2. java(자바) 버전 확인 (java 가 설치된 상태여야함!) $ java -version # openjdk version "11.0.4" 2019-07-16 # OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.4+11-post-Ubuntu-1ubuntu218.04.3) # OpenJDK 64-Bit Server VM (build 11.0.4+11-post-Ubuntu-1ubuntu218.04.3, mixed mode, sharing) 3. tomcat(톰캣) 버전 확인 1) tomcat 설치경로 ..