파이썬 멀티프로세싱 겅부중...!

더보기

import multiprocessing as mp
from multiprocessing import Pool
import spacy
import time

nlp = spacy.load("ko_core_news_lg")

def multi(text):

    start = time.time()
    print(mp.cpu_count())
    with Pool(mp.cpu_count()) as pool:
        pool_top_k_data = pool.map(multi_spacy, text)
        pool.close()
        pool.join()
    print('>>>>>>>>>>>>>>> spacy ', '__________', time.time() - start)


def multi_spacy(text):
    doc = nlp(text)
    print(doc.text)
    for token in doc:
        print(token.text, token.pos_, token.ent_type_)


def spacy(text):
    start = time.time()
    for a in text:
        doc = nlp(a)
        print(doc.text)
        for token in doc:
            print(token.text, token.pos_, token.ent_type_)
    print('>>>>>>>>>>>>>>> spacy ', '__________', time.time() - start)

 

'Study' 카테고리의 다른 글

local에서 ssh 서버에 띄운 jupyter notebook 붙기  (0) 2022.02.06
BERT 이해하기  (0) 2021.09.15
Neural Search 관련 공부  (2) 2021.07.07
머신러닝 개념 정리  (0) 2021.05.22

까먹을까봐 남겨두는 local에서 ssh 서버에 띄운 jupyter notebook 붙는 방법!

ssh 서버에 붙어서 jupyter notebook을 실행시킨 후 로컬에서 붙어보자!

터미널 창을 2개 띄운 후에

1. 로컬에서 서버로 붙기 위해 설정

- ssh -N -f -L localhost:8888:localhost:8800 root@x.x.x.x -p xxxx

- localhost:8888은 로컬 주소

- localhost:8800은 서버에서 띄운 jupyter notebook 주소

 

2. jupyter notebook 실행

- cd /'jupyter notebook 실행시킬 경로'

- jupyter notebook --allow-root --no-browser

 

3. 아래 주소 중 하나 사용해서 로컬에서 붙으면 되는줄 알았으나,,

- Or copy and paste one of these URLs:
        http://localhost:8800/?token=7d8d7482ebe6755311743735ea439cb9b570477008f17e6f
     or http://127.0.0.1:8800/?token=7d8d7482ebe6755311743735ea439cb9b570477008f17e6f

띠용? 사이트에 연결할 수 없다고 뜬다.... ㅠㅠㅠ

그러니까 꼭 잊지말고 localhost:8888으로 붙도록 하자!!

명.심.

 

'Study' 카테고리의 다른 글

multiprocessing 겅부..  (0) 2022.09.18
BERT 이해하기  (0) 2021.09.15
Neural Search 관련 공부  (2) 2021.07.07
머신러닝 개념 정리  (0) 2021.05.22

이제 앞으로 어떻게 더 지식을 습득할 수 있는지,,

어떻게 머릿속을 꽉 채울 수 있을지 설명해주시는 것을 정리해본댜

 

  • 블로그, 뉴스 - 같은 키워드로 5개 정도의 블로그를 보고 대략적으로 파악함
  • 논문 리뷰 영상 - 유튜브를 참고하여 다양한 기술을 대략적으로 알고 있다가, 실제 필요할 때 깊게 공부함
  • 논문 검색 - Google, Google Scholar, Arvix 등
  • 논문 인용 참조, 서베이 논문을 보는 것도 도움이 됨
  • Github
  • Kaggle

 

필요 역량

  • 딥러닝의 기본 지식 및 용어가 필요함(선행지식이 없으면 이해하기 어려움)
  • 영어(많은 논문들이 영어로 작성되어 있음, 영어로 검색하는 것과 한국어로 검색하는 것과 차이가 큼)

 

딥러닝 개념 잡기 완강(이미지 처리 기술 제외)!!!!!!!

완강했으나, 아직 완벽하게 이해하지 못했고 내 것으로 만들지 못해서 복습은 필수인 것 같다ㅠㅠ!

생애 최초 인강 완강한 나자신 칭찬한다!ㅠㅠ

 

내용에 문제가 있으면 댓글로 알려주세요!

 

출처 : 인프런 - 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기(딥러닝 호형)

+ Recent posts