KimbgAI

파이썬으로 ParRec 파일을 nifti 파일로 변환하는 코드 import nibabel as nib par_path = '/data/2030/BrainMRI/Dataset/Sample/DTI_sample.PAR' nifti_path = '/data/2030/BrainMRI/Dataset/Sample/DTI_sample.nii.gz' img = nib.load(par_path) nifti = nib.Nifti1Image(img.dataobj, img.affine, header=img.header) nifti.set_data_dtype('

클래스에서 매서드를 통해 속성의 값을 가져오거나 저장하는 경우가 있습니다. 예를들면, 아래와 같습니다. class Person: def __init__(self, a, b): self.name = a self.age = b person = Person("John", 20) print(person.age) person.age = person.age + 1 print(person.age) 20 21 Person 클래스의 인스턴스를 생성 후에, 필드 값을 읽거나 쓰는 것은 매우 자유롭습니다. 하지만 이렇게 되면 해당 데이터는 외부로부터 무방비 상태에 놓이게 됩니다. 이러한 상황에서 데이터를 접근을 관리할 수 있게 @property를 사용할 수 있습니다. class Person: def __init__(self..

데코레이터란? 파이썬은 데코레이터(decorator)라는 기능은 제공하는데, 함수(매서드) 클래스를 장식하는 도구를 뜻합니다. 데코레이터는 함수를 수정하지 않은 상태에서 추가 기능을 구현할 때 사용합니다. 보통 데코레이터는 프로그램의 버그를 찾는 디버깅, 함수의 성능 측정, 함수 실행 전에 데이터 확인 등에 활용합니다. 예를 들어, 함수의 시작과 끝을 출력하고 싶다면 다음과 같이 함수 시작과 끝 부분에 print()를 넣어주면 됩니다. def trace(func): # 호출할 함수를 매개변수로 받음 def wrapper(): # 호출할 함수를 감싸는 함수 print(func.__name__, '함수 시작') # __name__으로 함수 이름 출력 func() # 매개변수로 받은 함수를 호출 print(f..

tqdm은 반복문에서 현재 어느 정도까지 진행이 되었는지 시각적으로 나타낼 수 있어 인내심을 길러주는데 아주 유용하다 특히나, pytorch에서 dataloader를 활용할때 자주 사용되는데, 여러 옵션을 넣어주면 더 편하게 볼 수 있어 좋다. from tqdm.notebook import tqdm import time dataloader = range(100) epoch_iterator = tqdm(iters, desc="Training (X / X Steps) (loss=X.X)", dynamic_ncols=True) global_step, max_iterations, loss = 0, 100, 3 for cnt, i in enumerate(epoch_iterator): time.sleep(0.1) ..

$conda env list -> 가상환경 목록 $conda env remove -n -> 가상환경 삭제 $conda remove -n -> 가상환경에서 특정 패키지 삭제 $conda list --explicit > -> 현재 활성화된 가상환경에 설치된 패키지 내보내기 $conda create -n python=3.7 -> python version 3.7로 설치하여 가상환경 생성 $conda create -n --clone -> 가상환경 복제하여 가상환경 생성 $conda create -n --file -> 가상환경을 새로 만들면서 requirement.txt 목록의 패키지 설치 $conda install $conda install -c conda-forge -> conda-forge 채널을 이용해서 ..

$pip install 했지만, import가 되지 않아 다시 $pip install 했지만 "package already installed" 라고 뜰때. 나같은 경우는 venv(가상환경)에서 이와같은 현상이 발생함. python -m pip install 하면 해당 venv에 설치가 된다. 발생하는 원인과 이유는 잘 모르겠만, pip 명령어의 install path에 문제가 있는 것으로 짐작됨..