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[그 외] huggingface mt5 오류
mt5의 경우 precision에서 fp를 쓰게 되면 nan으로 출력됨 이를 해결하기 위해서는 precision을 사용하지 않으면 됨
2023.05.19 -
완주하지 못한 선수
문제 설명 수많은 마라톤 선수들이 마라톤에 참여하였습니다. 단 한 명의 선수를 제외하고는 모든 선수가 마라톤을 완주하였습니다. 마라톤에 참여한 선수들의 이름이 담긴 배열 participant와 완주한 선수들의 이름이 담긴 배열 completion이 주어질 때, 완주하지 못한 선수의 이름을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 제한사항 마라톤 경기에 참여한 선수의 수는 1명 이상 100,000명 이하입니다. completion의 길이는 participant의 길이보다 1 작습니다. 참가자의 이름은 1개 이상 20개 이하의 알파벳 소문자로 이루어져 있습니다. 참가자 중에는 동명이인이 있을 수 있습니다. 입출력 예participantcompletionreturn ["leo", "kiki",..
2023.05.18 -
pandas
train_df.iloc[[0]]: 첫번째 행 추출 group을 예쁘게 보고싶다면 from IPython.display import display for name, group in groups: display(group)
2023.05.18 -
[이론 정리] 데이터 불균형
데이터의 불균형 데이터의 불균형으로 인해 과적합이 생길 수도 있다. 데이터의 불균형을 해결할 수 있는 방법 1. Under Sampling Under Sampling은 데이터의 균형을 맞출 때 더 많은 개수의 데이터를 줄이는 방식이다. 2. Over Sampling Over Sampling은 데이터의 균형을 맞출 때 더 적은 개수의 데이터를 높이는 방식이다.
2023.05.10 -
[git] git remote 삭제
git push origin --delete feature-branch
2023.05.08 -
[그 외] Huggingface Trainer의 Early Stopping
trainer = Trainer( model=model, # the instantiated 🤗 Transformers model to be trained args=training_args, # training arguments, defined above train_dataset=RE_train_dataset, # training dataset eval_dataset=RE_dev_dataset, # evaluation dataset compute_metrics=compute_metrics, # define metrics function optimizers=optimizer, # define optimizer callbacks=[EarlyStoppingCallback(early_stopping_patienc..
2023.05.08