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시각화 라이브러리 plotly를 편하게 사용하는 방법
Plotly 파이썬에서 주로 사용하는 시각화 라이브러리인 Matplotlib과 뚜렷하게 구분되는 라이브러리로, 특히 기본적으로 반응형의 차트를 그려주며, 기본적으로 그려주는게 많은게 장점인 라이브러리이다. api도 깔끔하고, 특히 문서가 좋아서 이용하게 되었다. 그러나 단점이 있었으니.. 바로 fig.update_traces라는 형태의 api이다 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year == 2007").query("continent == 'Americas'") fig = px.pie(df, values='pop', names='country', title='Population of American continent', hover..
Tensorflow, TPU, Dataset, TFRecords, Cheet sheet
TPU(Tensor Processing Unit) 딥러닝을 위해 만들어진 가속화 하드웨어로, 특히 Tensorflow, Keras와 찰떡 궁합으로 만들어진 장치 Cloud TPU에서 사용 가능하며, 기본적으로 1개 TPU에 8개 코어가 있음 TPU를 쓰는 이유 TPU는 딥러닝에서, 특히 행렬곱을 위해 최적화 된 장치. 1개의 TPU만 잘 사용해도 8개의 코어를 통해 학습 속도를 극대화 할 수 있다. TPU를 쓰는 개인적이고 주관적인 이유 Google의 TPU Research Cloud 에서는 일반 개인에게도 자유롭게 TPU를 무료로 빌려준다(storage, networking 비용 별도, 코랩 프로 비용 만큼도 나오지 않음) NIA등 국내 정부기관에서는 기업, 연구실 단위로만 GPU를 지원해주며, 개인에..