Coding/Python 삽질기2022. 4. 23. 00:49

C library 작성

#include <stdio.h>
int add(int left, int right) {
    return left+right;
}
 
C library 빌드
gcc -shared -o libaddnumber.so add_number.c
 

Python Code 작성

from ctypes import CDLL
 
def main():
    c_func = CDLL('./libaddnumber.so')
    print(c_func.add(10, 20))
 
if __name__ == '__main__':
    main()
 
 
실행결과
chobocho@Chobocho-Mint:~/github/python/sharedlib$ python3 add_number.py 
30

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Coding/Python 삽질기2022. 2. 21. 23:37

PyTorch에서 GPU를 사용해보기로 하고, 삽질한 기록을

미래의 나를 위하여, 기록하였습니다.

1. 노트북 그래픽 카드 확인

 

2. Pytorch 사이트에서 CUDA 버전을 확인한다.

https://pytorch.org/get-started/locally/

 

PyTorch

An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.

pytorch.org

 PyTorch 1.10.2에 Pip로 CUDA 10.2를 선택하면, 아래에 pip3 명령어가 보인다.  이를 사용하여 pytorch를 설치한다.

 

3. CUDA library 설치

PyTorch 사이트에서 확인한 CUDA 10.2 버전을 설치한다.

 

* 간혹 NVIDIA experience가 동작을 안하는 경우에는 아래와 같이

NVIDIA LocalSystem Controller 에서 로컬 시스템 계정 항목을 체크해 준다.

4. 파이썬을 실행해서 확인 해 본다.

 

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Coding/Python 삽질기2021. 1. 17. 23:23

인터넷 커뮤티니에서 본 모대학 수학문제를 풀어 보았다.

약간 변경해서, 1^1 + 2^2 + ... + 10000^10000 의 결과 중 끝 50자리를 출력하는 형식으로 바꿔보았다.

from multiprocessing import Pool
import time

MAX_COUNT = 10**50


def mypower(num):
    result = 1
    
    for i in range(num):
        result = result * num
        if result < MAX_COUNT:
            continue
        result = result % MAX_COUNT         
        
    return result
    

def get_sum(num):
   
   assert num > 0
   
   numbers = [i for i in range(1, num+1)]
   assert len(numbers) == num
   
   pool = Pool(processes=4)
   return sum(list(pool.map(mypower, numbers))) % MAX_COUNT
   

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time() 
    print(get_sum(10000))
    print(time.time() - start_time)
    
16026394753230301057223656223127837280816237204500
3.0160417556762695
Posted by chobocho
TAG Python, 수학

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Coding/Python 삽질기2020. 8. 25. 23:00

주말을 이용해 Flappy bird의 clone을 Pygame으로 간단히 구현해 보았다.

전체 소스코드는 아래에서 다운 받을 수 있다

Source code : https://github.com/chobocho/paperplane

 

chobocho/paperplane

Paper airplane game. Contribute to chobocho/paperplane development by creating an account on GitHub.

github.com

Game file :

paper_plane_v0.1.zip
8.37MB

 

스크린 샷

 

1. 기본구조 

 

Source code : https://github.com/chobocho/paperplane

 

chobocho/paperplane

Paper airplane game. Contribute to chobocho/paperplane development by creating an account on GitHub.

github.com

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Coding/Python 삽질기2020. 8. 3. 22:33

아래와 같이 1개의 은닉층을 가진 신경망을 구성해 보았습니다.

 

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1/(1+np.exp(-x))


def DeltaSGD(W1, W2, X, D):
    alpha = 0.9
    
    idx = 0
    for k in X:
        a1 = np.dot(W1, k)
        z1 = sigmoid(a1)
        
        a2 = np.dot(W2, z1)
        y = sigmoid(a2)
        
        e = D[idx] - y
        delta = y * (1-y) * e
        
        e1 = W2 * delta
        delta1 = z1 * (1-z1) * e1

        dw1 = alpha * delta1
        dw1 = dw1.reshape(4,1)
        x = k.reshape(1,3)
        W1 += np.dot(dw1, x)
        
        dw2 = alpha * delta * z1
        W2 += dw2
        idx+=1

        
def Train(epoch, x, y, W1, W2):
    for ep in range (epoch):
        DeltaSGD(W1, W2, x, y)

        
def main():
    W1 = np.random.randn(4,3)
    W2 = np.random.randn(4)
    x = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])
    y = np.array([0, 1, 1, 0])
    trainCount = 10000

    print('---Before Training---')
    print(W1)
    print(W2)
    print('---After Training---')
    Train(trainCount, x, y, W1, W2)
    print(W1)
    print(W2)
    
    print('---Result---')
    for k in x:
        a1 = np.dot(W1, k)
        z1 = sigmoid(a1)
        
        a2 = np.dot(W2, z1)
        y = sigmoid(a2)
        print(y) 
        
        
if __name__ == '__main__':       
    main()        
---Before Training---
[[-0.82542712 -0.65157477  0.09131077]
 [-0.12367401  1.07601221 -1.43941252]
 [-1.00401084 -0.04547823  0.97194216]
 [ 0.02719329 -0.22932678 -0.45809196]]
[ 0.16840571 -0.55206913  1.75255171 -0.54203599]
---After Training---
[[-6.3608461  -6.35976778  2.71126418]
 [ 3.61918383  3.62562196 -5.65337702]
 [-3.70117648 -3.70158904  5.76910815]
 [-1.51981715 -1.56682777 -0.58710802]]
[-11.12882426  -6.71646542   6.50908732  -1.52377049]
---Result---
0.01083108954199271
0.9896067125952175
0.9895881791368779
0.01040259419256147

 

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TAG AI, ml, Python

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Coding/Python 삽질기2020. 7. 28. 23:56

 

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1/(1+np.exp(-x))


def DeltaSGD(W, X, D):
    alpha = 0.9
    dwSum = np.array([0] * 3)
    
    idx = 0
    for k in X:
        a1 = np.dot(k, W)
        y = sigmoid(a1)
        
        e = D[idx] - y
        delta = y * (1-y) * e
        
        dw = alpha * delta * k
        W += dw
        idx+=1

        
def Train(epoch, x, y, W1):
    for ep in range (epoch):
        DeltaSGD(W1, x, y)

        
def main():
    W1 = np.random.randn(3)
    x = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 0]])
    y = np.array([1, 1, 1, 0])

    Train(10000, x, y, W1)
    
    for k in x:
        a1 = np.dot(k, W1)
        z1 = sigmoid(a1)
        print(z1)    
        
        
if __name__ == '__main__':       
    main()  

 

0.9962960119369554
0.9999259998523653
0.9929612087250037
0.010332095384834877

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TAG AI, ml, Python

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Coding/Python 삽질기2020. 7. 20. 23:27
import random

number = [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8]

def shuffle(number):
   for i in range (len(number)-1, 0, -1):
       j = random.randint(0, i)
       number[j], number[i] = number[i], number[j]
    
shuffle(number)

 동작을 보면 아래와 같이 변화 한다

[1, 2, 3, 4, 5, 7, 8]
[1, 8, 3, 4, 5, 7, 2]
[1, 8, 3, 4, 5, 7, 2]
[1, 8, 3, 4, 5, 7, 2]
[1, 8, 3, 4, 5, 7, 2]
[3, 8, 1, 4, 5, 7, 2]
[3, 8, 1, 4, 5, 7, 2]

* 참고: https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%E2%80%93Yates_shuffle

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Coding/Python 삽질기2020. 1. 16. 00:08

Minim은 간단한 메모 관리 앱니다.

개인, 회사, 공공기관 어디에서도 되는 무료 앱입니다. 

다운로드: github.com/chobocho/ChoboMemo2/tree/release/src/dist


어떻게 만들었나: https://chobocho.tistory.com/2461418

 

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TAG Memo, minim, Python

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Coding/Python 삽질기2019. 12. 5. 23:32

떨어져 가는 기억력을 보완하고자,

Python 으로 메모관리 툴을 만들어 보기로 했다.

다운로드: https://chobocho.tistory.com/2461419

소스코드: https://github.com/chobocho/ChoboMemo2

1. 요구사항 정의

먼저, 아래와 같이 요구사항을 간단히 정리해 보았다.

2. 설계

그리고 이를 바탕으로 간단히 UML을 그려 보았다

3. 결과

완성된 모습은 아래와 같다

Posted by chobocho

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Coding/Python 삽질기2018. 6. 12. 02:59

chobomemo_TF1.zip

Old version:

chobomemo_sj25a.zip



최신버전 받기 : https://www.dropbox.com/sh/smh7lsqrfw88t4a/AAAyNAYF0jUZnk6t3xQ_Gl5Ja?dl=0

16분할 메모앱



Source : https://github.com/chobocho/ChoboMemo



Update: 2019.10.10

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