벼랑끝 바이오 매드 컴퓨터 사이언티스트

github를 보고 yml파일을 통해 또는 수동으로 가상환경 설치를 하다보면 에러가 나는 경우가 수두룩하다. 그럴때 깃의 issue탭에 질문을 남기기 위해서는 본인의 환경정보도 알려줘야 답변에 도움이 된다. 위 세가지 정보를 출력해서 에러 메세지와 함께 남겨주면 답변할 때 도움이 될 것이다. conda info conda cofign --show (또는 --show-sources) conda list --show-channel-urls

1. conda 설치 : 콘다 설치는 생략합니다. 구글에 쳐보시면 잘 나옵니다. 2. conda를 계정의 환경 변수에 등록 : conda , conda/Library, conda/Scripts 세개를 등록해줘야 함 3. VS code에서 terminal을 cmd로 변경 4. conda 명령어를 이용해서 환경변수 등록 및 activation activate를 입력하여 conda 환경을 활성화하면 커맨드라인 왼쪽에 (base)라는 가상환경이 나타날 것이다. conda env list를 통해서 자신의 콘다 환경 아래 설치된 가상환경들의 리스트를 확인 할 수 있다. conda activate ENV_NAME을 입력하여 원하는 가상환경을 활성화 시킬 수 있다. 5. 보기 쉬운 에러 'conda'은(는) 내부 또는..

1. git 설치 : 컴퓨터에 Git이 설치되어 있지 않으면 설치한다. https://git-scm.com/download/win 설치는 딱히 별건 없고 그냥 default값으로 Next해주면 된다 2. 원하는 git site에 접속하여 Code를 Clone한다. 3. VS Code에서 ctrl + ` (ESC 아래키)를 눌러 terminal 실행하고 아래 명령어를 입력한다.

7월 17일을 기준으로 방문자 2222명을 달성했다. 7월 17일을 기준으로 방문자 2222명을 달성했다. 최근 블로그가 뜸해진 것은 8월 15일까지 제출 마감기한인 BIBM 학회에 논문을 내려고 안간힘을 쓰고 있기 때문이다. 예전 생물 분야에 있을 때 부터도 중국인 저자들에 대한 주의를 많이 들었었는데, 그때까지는 딱히 논문을 쓸 일이 없었기에 크게 신경쓰이지 않았다. 최근들어 논문 준비를 위해 특히 컴퓨터 분야는 비교실험이 중요한데, 비교실험을 위해 여러 논문을 읽어보고 github를 돌아다니면서 느끼는 것이, 이렇게 엉성하게 github를 관리하고도 bioinformatics 등 좋은 저널에 올라가있는 것을 보면서 회의감을 많이 느끼고 있다. 자신이 논문에 올려둔 실험 데이터를 실행하는 코드를 올려..

가끔 conda 라이브러리에 등록되지 않아 pip로 설치해야하는 모듈들이 있다. 이럴때 conda 가상환경 아래가 아니라 본체 pip에 설치될까 조심스러워서 설치하기 어려운 경우가 있다. 만약 본인의 가상환경에 pip가 이미 설치되어 있다면 아래 코드로 확실하게 conda환경 아래에 설치가 가능하다. conda activate 본인 환경 /home/YOUR_BASEDIR/anaconda3/envs/본인 환경/bin/pip install package-name 또는 가상환경에 pip가 설치되어있지 않다면 먼저 아래 코드로 가상환경에 pip를 설치해준 뒤 위 코드를 실행하자. conda activate 본인 환경 # 1. conda 가상환경 activation conda install pip # 2. act..

https://github.com/matterport/Mask_RCNN/issues/2510 failed to run cuBLAS routine: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED while training during Epoch 1/1 · Issue #2510 · matterport/Mask_R Error Logs Epoch 1/1 C:\Users\DanielSun\PycharmProjects\FRC-opencv-python\venv\lib\site-packages\skimage\transform\_warps.py:830: FutureWarning: Input image dtype is bool. Interpolation is not defi... github.com 해당 답변을 ..

안그러면 아래와 같은 형태로 export된다. 그리고 rdkit object에는 바로 str변환이 불가능한 것 같다. 다음처럼 .ToBitString()이라는 메서드로 한번 변환한 뒤에 str()으로 감싸서 변환해주자. def bitvect_to_str(bitvect): temp = str(bitvect.ToBitString()) temp = "\t".join(temp) return temp # Apply the function to convert the 'MorganFingerprint' column to a list of 0s and 1s df['morgan_fp_r2'] = df['morgan_fp_r2'].apply(bitvect_to_str) # Now the 'MorganFingerprint'..

한줄 요약 : 이상한 형태로 batchify가 되는 데이터의 타입을 확인해보고 nd.array가 아니라 list라면 nd.array로 변경하자. class ProteinSequenceDataset(Dataset): def __init__(self, df, tokenizer): self.df = df self.tokenizer = tokenizer def __len__(self): return len(self.df) def __getitem__(self, item): p = self.df.iloc[item]['Target Sequence'] s = self.df.iloc[item]['SPS'] d = self.df.iloc[item]['SMILES'] p_v = protein2emb_encoder(p) #..

VS Code에서 터미널 명령어 실행하려 할 때 터미널이 PowerShell로 설정되어 있으면 곤란하다. CMD로 변경해서 사용하자. 1. Ctrl + ,(쉼표) 눌러서 세팅을 들어간다음 'default profile'을 검색하자. 천천히 내려서 Terminal > Ingegrated > Default Profile : Windows 설정을 찾는다. 2. Power Shell로 default 설정이 되어있거나 다른 설정이 되어있을텐데, 이것을 Command Prompt로 변경해준다. 3. 다음 VS code를 한번 재시작하거나 터미널 콘솔창 오른쪽 상단의 휴지통을 한번 눌러주고, 다시 Ctrl + shift + `(숫자1 왼쪽) 입력해서 실행해보면 cmd로 설정된 터미널이 열리는 것을 확인할 수 있다.

torch의 nn module 내부의 loss function을 이용해서 loss를 구할 때에는 반드시 input의 type을 float으로 수정해준다. # 이하 코드는 input의 type이 int(long tensor)였기 때문에 이러한 에러가 난다. 따라서 input에 .float()를 붙여서 float type으로 바꿔주면 문제없이 실행이 된다.