무모한 도전-주식 인공지능 만들기1651 구글 코랩(Google colab)의 사용기 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 언급한 바와 같이, 모델하나 만드는 데 무슨 6시간 반이나 걸려서 그냥은 일을 진행 하기가 힘들다는 생각이 들었습니다. 그래서 하드웨어 적으로 상당히 나은 편인 google colaboratory-줄여서 구글 코랩을 사용해 보고자 합니다. 물론 일련의 과정이 너무 길어서 하는 수 없이 포스팅을 몇 부분 나누어야 했습니다. 일단 구글 크롬을 사용해서 google colaboratory라고 쳐서 접속을 해 보도록 합니다. 듣자니 이건 주피터 노트북이라고 해서, 파이썬을 만드는 데 사용하는 또 다른 툴을 개조해서 사용하는 것이 바로 이 구글 코랩이라고 합니다. 그리고 나서, 위 스크린샷과 같이 새 python3 노트라고 하는 것을 만들어 주도록 합니다. 여기서 Python3라고 .. 2018. 12. 19. 강화학습에 걸린 시간 측정하기-코드가 실행에 걸린 시간의 측정part2 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 강화학습에 걸린 시간을 측정하고자 했습니다만, 시도했는 방법이 에러가 나면서 실패하는 것을 볼 수 있었습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 다른 시도를 하였고, 실제 1000에포크 강화학습을 하는데 걸린 시간을 측정한 결과까지 올려 보고자 합니다. 일단 에러에도 불구하고 startTime은 나오는 것은 볼 수 있었습니다. 다만 이게 보기가 조금 안 좋기는 하지만, 아무튼 성공은 성공인데, 문제는 relativedelta는 제대로 되지 않았다는 것을 볼 수 있습니다. 그래서 해결책을 찾아보는 중에 위 스크린샷에 보이는 것처럼, timeit이라는 모듈을 가지고 오도록 합니다. 앞서 시도한 모듈과 마찬가지로 파이썬 내장 모듈이라서 따로 설치할 필요는 없었습니다. 일단 시작부분은 de.. 2018. 12. 19. 강화학습에 걸린 시간을 측정하기-코드가 실행에 걸린 시간의 측정 part1 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 언급했다 시피, 이번에는 강화학습에 걸리는 시간이 얼마나 되었는지 정확하게 아는 것이 중요하기 때문에, 이를 측정하기 위한 시도에 들어가 보고자 합니다. 우선 원래는 1개의 포스팅에서 다 끝낼 수 있기도 하지만, 너무 내용이 길어지는 감이 있어서 부득이하게 2부분으로 나누어야 했습니다. 일단 작업을 위해서 time이라는 모듈과, strftime이라는 클래스를 가지고 오도록 합니다. 그래서 강화학습이 본격적으로 시작하는 곳에서는 타이머의 시작이 되는 strartTime이라는 변수를 시작시키도록 하고 위 스크린샷에서 나오는 것처럼 시작시간을 print()함수를 써서 나타나게 하고, 다음으로 걸린 시간을 표시하도록 합니다. 일단은 위 스크린샷처럼 모든 조건을 갖추어서 강화학습에 .. 2018. 12. 18. 백테스트를 위한 유저 인터페이스의 제작-5- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 백테스트의 결과를 저장하는 폴더에 관해서 에러가 발생한 것을 볼 수 있었는데, 이제 이 에러도 강화학습에까지 영향을 미치기 때문에 반드시 수정을 하고 넘어가야 합니다. 그래서 관련된 내용을 이번 포스팅에서 다루어 보고자 합니다. 먼저 위 스크린샷의 결과에서 나오는 것처럼, 저 eppch_summary_dir이 어디를 가르키는 것인지 알아야 할 필요성이 있기 때문에, 한번 살펴 보도록 합니다. 일단 컴퓨터내에 있는 폴더를 지정하는 것이 아니기 때문에 결과가 저장이 되지 않았다고 생각이 됩니다. 그래서 일단 두번째로 저장을 하기 위한 폴더의 경로를 저장하기 위한 내용물이 비어 있는 변수를 만들어 주도록 합니다. 그리고 나서 이제 policy_learner.py에서 PyQt5를 .. 2018. 12. 18. 이전 1 ··· 383 384 385 386 387 388 389 ··· 413 다음