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implementation - python

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python 관리 특별한 이유가 없다면 python 설치와 관리는 Anaconda를 사용하는 것이 편리하다. 설치 상의 어려움도 없고 특히 conda environment는 관리도 간편하다. Virtual environment의 필요성을 딱히 느끼지 못하다가 pymc를 설치하면서 therano와 씨름하다가 OS를 새로 깔았던 적이 있다. 이때 처음으로 conda environment를 사용하였는데 지금은 별 필요를 느끼지 못한다. 오래 전에 만들었던 code나 web에서 가져온 시간이 지난 code를 실행시키다보면 DeprecationWarning이나 module ... has no attribute ... 같은 오류를 볼 수 있다. 굳이 여러가지 version을 관리해야 하는 것이 아니라면 그때그때 손을 보는 것이 간편..
Colab setup Colab은 설치가 필요 없고, jupyter notebook과 98% 호완, 12GB memory, 100GB disk sapce, GPU(Nvidia K80s, T4s, P4s and P100s), TPU 등의 하드웨어 제공, 공동작업에 편리하다는 장점이 있다. Keras, Tensorflow, PyTorch 등의 설치와 이용 역시 어렵지 않다. Colab은 Google Drive와 GitHub gist, GitHub repository와 연동이 되어 있어 Google Drive의 Colab Notebooks folder에서 작업 파일을 생성하거나 저장하는 것은 별다른 설정이 필요 없다. 다만 자료 파일을 읽거나 결과물을 파일 형식으로 저장할 때 Colab VM의 drive에서 파일을 넣고 빼는 것이..

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