유용한 라이브러리에 대해 정리해보자

• torch , torch.nn, numpy (PyTorch로 신경망 처리를 위한 필수 패키지)

• torch.optim (효율적인 그라디언트 디센트)

• PIL , PIL.Image , matplotlib.pyplot (이미지를 읽고 보여주는 패키지)

• torchvision.transforms (PIL타입의 이미지들을 토치 텐서 형태로 변형해주는 패키지)

• torchvision.models (사전 훈련된 모델들의 학습 또는 읽기 패키지)

• copy (모델들의 깊은 복사를 위한 시스템 패키지)

• Matplotlib

 

%matplotlib inline를 추가하면 shift+enter를 치지 않아도 된다!

Matplotlib는 파이썬에서 데이타를 차트나 플롯(Plot)으로 그려주는 라이브러리 패키지로서 가장 많이 사용되는 데이타 시각화(Data Visualization) 패키지로 알려져 있다.

 

다양한 사용법이 있는데 아래 사이트를 참조하도록 하자

https://matplotlib.org/gallery.html

Thumbnail gallery — Matplotlib 2.0.2 documentation

Pillow 

파이썬에서 이미지를 처리하고 핸들링하기 위해서는 Pillow, OpenCV, PIL 등의 외부 패키지를 설치해서 사용한다. 여기서는 PIL로부터 계승되어 많이 사용되는 Pillow 패키지를 사용한다. Pillow는 pip을 통해 아래와 같이 설치한다.

pip install Pillow

 

이미지 표시하기

우리는 이미지를 표시하기 위해 plt.imshow 를 이용합니다. 그러기 위해 우선 텐서를 PIL 이미지로 변환해 주겠습니다:

unloader = transforms.ToPILImage() # PIL 이미지로 재변환 합니다 plt.ion() def imshow(tensor, title=None): image = tensor.cpu().clone() # 텐서의 값에 변화가 적용되지 않도록 텐서를 복제합니다 image = image.squeeze(0) # 페이크 배치 차원을 제거 합니다 image = unloader(image) plt.imshow(image) if title is not None: plt.title(title) plt.pause(0.001) # 그리는 부분이 업데이트 될 수 있게 잠시 정지합니다 plt.figure() imshow(style_img, title='Style Image') plt.figure() imshow(content_img, title='Content Image')

Numpy

numpy는 과학 계산을 위한 라이브러리로서 다차원 배열을 처리하는데 필요한 여러 유용한 기능을 제공하고 있다.

numpy는 pip을 사용하여 아래와 같이 간단히 설치할 수 있다.

$ pip install numpy  

 

물론 코랩을 이용한다면 따로 다운받을 필요는 없다.

다양한 예제는 아래 사이트를 참고해보자

http://pythonstudy.xyz/python/article/402-numpy-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0

예제로 배우는 파이썬 프로그래밍 - numpy 사용하기

 

os 라이브러리

파이썬 기본 라이브러리 중 하나인 os는 운영체제 관련 다양한 인터페이스를 제공하고 있다. 현재 운영체제가 어떤 운영체제인지, 환경변수는 어떻게 설정되어 있는지, 프로세스 확인, 폴더, 파일 조회 등등 터미널에서 조회하고 실행하는 행동을 파이썬을 통해 할 수 있도록 해주는 라이브러리이다.

현재 위치를 나타내준다.

http://www.incodom.kr/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC/%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC/os

파이썬/라이브러리/os