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Colaboratory에서 사용할 수 있는 머신 리소스 및 구성 검토

은 무료로 사용할 수 있는 Jupyter Notebook 환경입니다. 이 기사에서는 노트북에서 얼마나 많은 컴퓨터 리소스를 사용할 수 있는지, 컴퓨터 구성이 어떻게 작동하는지 확인하는 방법을 보여줍니다. 특히 Python 모듈을 활용하여 확인하거나 OS 명령을 실행하여 확인할 수 있습니다. Jupyter Notebook에서 OS 명령을 실행하려면 먼저 "!"를 부여하십시오. 그래서 CPU, ...

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Colaboratory를 사용할 때 Google Drive 마운트 방법 등 다루는 방법

대상 독자 공동체를 사용하여 지속적으로 데이터를 남기고 싶은 사람 이 페이지의 목적 Colaboratory를 사용하여 다양한 작업을 수행 할 때마다 파일을 업로드하는 번거로움을 덜어줍니다. 기타 1.Colaboratory에서 GoogleDrive 마운트 방법 2. GoogleDrive의 취급 방법 여러가지 3. 끝에 아래 코드를 실행하면 MyDrive 바로 아래가 마운트됩니다. 마운트되면 왼...

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스마트폰으로Colaboratory

이번 스마트 폰에서 사용하는 데 관련된 것 같은 특징을 픽업한다 Google 제공 Jupyter notebook 실행 환경 90 분의 공회전 (세션 종료)으로 런타임 다운 연속 가동 시간 12 시간에 런타임 다운 Google 드라이브에 연결 (마운트) 가능 일반적인지 여부는 모르지만, 내 사용법으로는 PC의 웹 브라우저에서 Colaboratory상에서 제한 시간내(12시간 이내)에 종료하도록...

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Google Colab 브라우저에서만 Python 실행

사용에는 Google 계정이 필요하지만, 완전 무료로 GPU도 사용할 수 있다(기계 학습의 공부에 향한다). 업데이트가 계속되고 있어 최근에도 세션 스토리지 관리 기능이나 Google Drive의 마운트가 진화하고 있었다. Google Colab의 파일은 노트북이라는 단위로 관리된다. 노트북에는 복수의 셀을 추가할 수 있고, 코드 셀 내에 코드를 입력하여 ...

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Google Colab 환경에서 t 분포의 확률 밀도 함수 출력

최근 화제의 Google Colab을 시도하고 싶었기 때문에 동작 확인도 겸하여 Colab 환경에서 t 분포의 확률 밀도 함수를 그려 보았다. 로 이동하여 「ファイル」 > 「Python 3 の新しいノートブック」를 선택하십시오. 그리고는 실행하고 싶은 Python의 코드를 에디터 위에 붙여 넣는 것만. Colab을 사용하면 환경 구축의 스트레스가 없기 때문에...

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Python과 Keras에서 Deep Learning 입문 (1) (Colaboratory 도입편)

그 때문에, 우선은 학습용의 PC를 가지런히 할 필요가 있어, 입문자에게 있어서는 문턱이 높다고 말할 수 있습니다. · 즉시 사용할 수있어 어쨌든 도입이 쉽습니다. · 처음부터 Tensolflow와 Keras를 사용할 수 있습니다. · GPU를 사용할 수 있습니다. · Jupyter notebook 환경에서 사용할 수 있습니다. 브라우저에서 학습할 수 있는...

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