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파이썬 처음 문자 확인 파이썬 처음 문자 확인 startswith 문자열 startswith 매서드를 활용하여 원하는 문자가 첫자리에 있는지 확인할 수 있습니다. 예시 코드는 아래와 같습니다. # 예시 문자열 생성 sentence = "갑론을박이 벌어지고 있다." # "갑"이 처음에 있는지 확인, 있다면 True 반환 sentence.startswith("갑") # out : True # "론"이 처음에 있는지 확인, 없다면 False 반환 sentence.startswith("론") # out : False [참고] endswith 문자열 endswith 매서드를 활용하여 원하는 문자가 끝에 있는지 확인할 수 있습니다. 문장 끝에 "마침표"가 있는지 없는지를 확인하기 위해 주로 사용합니다. 예시 코드는 아래와 같습니다. # .. 2023. 5. 9.
파이썬 마지막 문자 확인 파이썬 마지막 문자 확인 endswith 문자열 endswith 매서드를 활용하여 원하는 문자가 끝에 있는지 확인할 수 있습니다. 문장 끝에 "마침표"가 있는지 없는지를 확인하기 위해 주로 사용합니다. 예시 코드는 아래와 같습니다. # 예시 문자열 생성 sentence = "갑론을박이 벌어지고 있다." # 마침표가 끝에 있는지 확인, 있다면 True 반환 sentence.endswith(".") # out : True # 쉼표가 끝에 있는지 확인, 없다면 False 반환 sentence.endswith(",") # out : False 활용 예시 # 예시 문자열 리스트 생성 sentences = [ "갑론을박이 벌어지고 있다.", "적힌 경고문이 붙었다" ] # 마지막에 마침표 유무 확인 후 없으면 마침.. 2023. 5. 9.
파이토치 clamp 최소값, 최대값 고정 파이썬 파이토치 최소값, 최대값 고정¶ clamp는 텐서의 원소들의 값들을 지정한 범위 내로 제한하는 매서드 입니다 In [1]: # 예시 텐서 생성 import torch a = torch.FloatTensor([1, 4, 6, 8, 10, 14]) a Out[1]: tensor([ 1., 4., 6., 8., 10., 14.]) In [2]: # 4이하는 4 10 이상은 10으로 고정 out = torch.clamp(a, min=4, max=10) out Out[2]: tensor([ 4., 4., 6., 8., 10., 10.]) 최소값 혹은 최대값 중 하나만 고정하는 기능도 가능합니다. In [3]: # 최소값만 고정 min_only = torch.clamp(a, min=4) min_only Ou.. 2023. 5. 9.
css 키워드를 이용하여 텍스트 사이즈 조절하기 텍스트 사이즈 조절을 위한 키워드 종류 xx-small, x-small, small, medium, large, x-large, xx-large 코드 텍스트 사이즈 텍스트 사이즈 텍스트 사이즈 텍스트 사이즈 텍스트 사이즈 텍스트 사이즈 텍스트 사이즈 코드 수행 결과 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 2023. 5. 8.
torchtext data.field 파라미터 설명 torchtext data.field 파라미터 설명 파라미터 설명 sequential - 데이터가 순차적인지 여부를 나타내는 불린(Boolean) 값입니다. - 텍스트 데이터의 경우 일반적으로 True로 설정하며, 기본값은 True입니다. use_vocab - 데이터를 정수로 변환할지 여부를 나타내는 불린(Boolean) 값입니다. - 텍스트 데이터의 경우 일반적으로 True로 설정하며, 기본값은 True입니다. - 이미 정수 인덱스로 변환된 데이터를 처리하므로 use_vocab을 False로 설정하고 사용합니다. include_lengths - 패딩된 미니배치와 각 예제의 길이를 포함한 리스트를 반환할지, 아니면 패딩된 미니배치만 반환할지를 결정합니다. - True로 설정된 경우, 데이터 로더는 패딩된.. 2023. 5. 8.
torchtext를 활용한 학습데이터 구성 예시 In [1]: # 버젼이 달라지면 패키지 불러오는 방식이 달라집니다. # 반드시 아래 버젼으로 설치해주세요 # pip install torchtext==0.10.0 torchtext를 활용한 학습데이터 구성 예시¶ In [2]: # torchtext 관련 패키지 불러오기 import torch from torchtext.legacy import data from torchtext.legacy.data import Dataset, Example, BucketIterator In [3]: # 질의 응답 생성을 위한 샘플 데이터 셋 생성 # 데이터 구성 [(질문, 답변), (질문, 답변), ...] QA = [ ("What is the primary function of the heart?", "To pump.. 2023. 5. 8.

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