반응형

자료형 5

RuntimeError: expected scalar type Long but found Float / RuntimeError: "log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long' 해결

파이토치 자료형 관련 오류 디버깅 Pytorch 사용 중 자료형 타입과 관련하여 발생할 수 있는 에러 종류 2가지에 대하여 원인 및 해결법을 간단히 정리해보도록 하겠습니다. 1. RuntimeError: expected scalar type Long but found Float 해당 오류는 정수형 타입 중 하나인 long 타입으로 구현되어야 하는 함수에게 float와 같이 다른 자료형의 텐서가 주어질 때 발생할 수 있는 오류입니다. 예를 들어, 다음과 같이 nn.CrossEntropyLoss 함수를 적용하는 간단한 상황을 살펴보겠습니다. import torch import torch.nn as nn X = torch.tensor([[1, 2, 0], [1, 0, 1]]).float() # 데이터 부분 :..

Python/Debugging 2022.07.23

[Numpy] 넘파이 자료형 종류 지정, 확인 및 변경 방법(dtype, astype)

파이썬 넘파이 배열 data type 선택, 출력 및 변환 Numpy 모듈에서 배열의 자료형을 고르고 확인할 수 있는 dtype과 데이터 타입의 종류를 바꿀 수 있는 astype에 대해서 간략하게 살펴보겠습니다. 참고로, 넘파이에서 지원하는 상세한 자료형 종류에 대한 정보가 필요하시다면 아래 링크의 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다. Data types — NumPy v1.22 Manual Array Scalars NumPy generally returns elements of arrays as array scalars (a scalar with an associated dtype). Array scalars differ from Python scalars, but for the most part th..

Python/Numpy 2022.04.20

파이썬 변수 자료형(타입) 확인 및 비교 방법 정리

파이썬 type 검사 및 비교 파이썬에서 변수의 타입을 검사하는 방법과 해당 변수의 자료형이 특정 자료형인지를 if문에서 비교하는 방법에 대해서 간략하게 살펴보겠습니다. 변수 자료형 확인 방법 type 함수를 이용하여 type(변수 이름) 형태로 해당 변수의 자료형을 바로 체크할 수 있습니다. a = 2 b = 2.5 c = 'grape' d = [1, 2, 3] e = {'apple' : '사과', 'banana' : '바나나'} print(type(a)) # print(type(b)) # print(type(c)) # print(type(d)) # print(type(e)) # type 메소드 실행 결과는 형태로 출력됩니다. 변수 자료형 비교 방법 해당 변수가 특정 자료형인지를 비교하기 위해서는 ty..

[C언어, C++] 정수 자료형 종류 비교 : char, short, int, long, long long, unsigned

C언어 / C++ 정수 자료형 특징 정리 예제 안녕하세요. 이번 시간에는 C언어 및 C++에서 사용되는 정수 자료형 종류인 char, short, int, long, long long의 특징과 차이를 예제를 통하여 알아보고, unsigned 자료형에 대해서도 다루어보도록 하겠습니다. 정수 자료형 크기, 범위 비교 가장 대표적인 char, short, int, long 및 long long의 자료형 크기 및 범위는 아래와 같이 요약이 가능합니다. char : 1 바이트, -128 ~ 127 short : 2 바이트, -32,768 ~ 32,767 int / long : 4 바이트, -2,147,483,648 ~ 2,147,483,647 long long : 8 바이트, -9,223,372,036,854,7..

C & C++ 2022.03.19

[Pandas] 데이터프레임 열 타입 확인 : df.info(), df.dtypes

파이썬 데이터프레임 컬럼 자료형 확인 : df.info(), df.dtypes 데이터프레임의 각 열에 대해서 타입 및 결측값 개수를 한눈에 확인해볼 수 있는 df.info() 함수에 대해서 소개해드리겠습니다. 또한, 타입만 확인하는 경우의 df.dtypes 속성도 같이 다루어보겠습니다. 데이터프레임 열 타입, 결측값 개수 확인 : df.info() 메소드 예시 데이터프레임으로 캐글의 타이타닉 데이터셋을 아래와 같이 불러오도록 하겠습니다. import pandas as pd df = pd.read_csv('train.csv') df 총 12개의 열로 구성된 데이터프레임이며, 행의 개수는 891개였습니다. df.info() 함수를 통하여 각 컬럼의 정보를 확인해보겠습니다. 인덱스 정보, 메모리 사용량 등 세..

Python/Pandas 2022.01.11
반응형