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BiSeNet V2 : Bilateral Network with Guided Aggregation for Real-time Semantic Segmentation 초록 Semantic segmentation을 위해서는 low-level detail과 high-level semantics가 중요하다. 그러나 빠른 속도를 위해 많은 방법론에서 low-level details를 희생시켰다. 이 논문에서는 그 대신 spatial detail과 categorical semantics를 따로따로 분리해서 취급한다. 구조 Detail Branch : wide channels와 shallow layers가 있어서 low-level details와 high-resolution feature representation captur Semantic Branch : narrow channels와 deep layers로 high-level semantic context 취득 Guided.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 8. 10.
오프라인 환경에서 파이썬 패키지들 설치하기 내 PC에 pip install 패키지명 로 설치한 패키지들을 인터넷이 되지 않는 PC에 설치하고 싶을 때!! 1. "pip freeze > req.txt"로 내가 설치하려고 하는 패키지 목록을 txt 파일에 저장한다. - 패키지명과 필요로하는 version이 적힘 - 얘네들을 설치할거야!! 라는게 써있는 파일 2. "pip download 패키지명"으로 whl 파일을 다운로드 받는다. - 우리 회사의 경우 보안프로그림 때문에 pip install 했을 때처럼 --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org --trusted-host download.pytorch.org를 붙여줘야했다. - 실질적인 설치 파일들 다운로드 3. "pip inst.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 5. 25.
글또 5기 마지막 회고록 벌써 장장 6개월에 걸친 글또 5기 마지막 글을 작성하게 됐습니다. 처음엔 엄청난 열정으로 시작했었는데, 생각보다 글을 쓴다는 것이 너무 어렵다는 것을 느낄 수 있었습니다. 그래도 다른 분들과도 약속했다는 생각에 글또를 시작하고 16개의 글을 작성하는 쾌거(?)를 거뒀습니다. 글또와 함께 풀잎스쿨도 함께 수강했었는데, 이를 알고만 있는 것보다 글로 정리해서 작성하는 것이 스스로에게 큰 도움이 된다는 것도 느낄 수 있었습니다. 전반적으로 성실하게 사는데에 도움이 됐던 글또 활동이었지만, 아쉬운 점도 있었습니다. 1. 패스권을 3회까지 쓸 수 있었는데, 3회를 모두 다 작성한 점 2. 글또와 함께 풀잎스쿨도 참여했었는데, 매주 학습한 것을 모두 올리지 않은 점 3. 코로나때문에 글또를 함께하는 사람들과 직접.. 공감수 3 댓글수 1 2021. 5. 2.
DeepLabv3+ 논문 리뷰 Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 논문 (DeepLabv3+)를 리뷰해보려고 한다. 18년도에 나온 논문으로 3232회 인용되었다. 구조적으로 17년도에 발표된 DeepLabv3에 decoder 모듈을 더한 것이 특징이다. Semantic Segmentation을 하기 위해서는 두가지 방법이 있다. 1. Spatial pyramid pooling 모듈 사용 (multi-scale contextual 정보 추출 가능) 2. Encoder-decoder 구조 (점진적으로 공간 정보를 확장시키기 때문에 디테일한 경계 얻을 수 있음) 일반적으로 이미지가 DCNN을 거쳤을 때 마지막 피쳐맵에 풍부한 s.. 공감수 3 댓글수 1 2021. 3. 31.
(풀잎스쿨 14기) Deeplab v2 논문 리뷰 본 포스팅은 모두의연구소(home.modulabs.co.kr) 풀잎스쿨에서 진행된 'Semantic Segmentation 논문으로 입문하기' 과정 내용을 공유 및 정리한 자료입니다. Deeplab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 논문 (Deeplabv2)을 리뷰해보려고 한다. 7167회 인용된 논문으로 14년도에 FCN, Deeplabv1가 나오고 15년도에 DilatedNet이 나온 이후 발표된 논문이다. Deeplabv1이 DCNN 부분에서 atrous convolution을 사용하고, CRF를 사용한 것에 집중했다면, Deeplabv2는 atro.. 공감수 3 댓글수 1 2021. 3. 7.
Unet 논문 리뷰 요즘은 Semantic Segmentation 관련 풀잎스쿨을 수강하고 있다. 이번 주차엔 SegNet, U-Net, U-Net++에 대해 공부해봤는데, U-Net은 일하면서도 쓸 일이 있어서 자세히 공부할 수 있었다. 일단 U-Net은 지난번에 포스팅한 DeconvNet과 마찬가지로 Semantic Segmentation을 위한 알고리즘이다. (대충 들어보면 Semantic Segmentation의 시초가 FCN, 큰 획을 그은 것이 U-Net, 요즘 대세가 Deeplab v3인 것 같다) 특징 1. 네트워크가 두 부분으로 구성됨 특징/맥락을 학습하는 contracting path 정확한 localization을 위한 expanding path 2. augmentation 활용 학습함 -. shift,.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 2. 7.
Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation 논문 리뷰 이 논문은 2015년에 ICCV 학회에 발표된 논문이다. 성능이 크게 좋아지진 않았지만, FCN의 단점을 명확하게 짚고 이를 해결하기 위한 방법을 잘 설명해주었다. 초록 Deconvolution Network은 VGG16를 사용한 Convolution layer 위에 deconvolution, unpooling layer로 구성된 Deconvolution layer를 쌓은 구조이다. 이미지 내에서 추출한 proposal들을 네트워크에 넣어서 얻은 output들을 결합해서 최종적으로 segmentation map을 만들어 내는 형식으로 진행된다. FCN에서는 압축된 피쳐로부터 갑자기 큰 비율로 (32배, 16배, 8배) upsampling하여 인풋과 동일한 크기의 output을 얻었다. 그 결과 일부 정보.. 공감수 2 댓글수 0 2021. 1. 24.
Continual Learning (2) Deep Generative Replay 논문 번역 이 글은 Continual Learning을 위한 방법 중 첫 번째로 메모리를 활용한 Deep Generative Replay 구조를 설명한 논문을 번역한 글입니다. 이는 우리의 뇌에서 영감을 받아 generator, solver의 두 네트워크로 구성된 모델(scholar)를 학습시키는 프레임워크입니다. 이 논문의 가장 큰 특징은 generator 네트워크를 사용해서 이전 tasks에서 학습한 분포를 기반으로 데이터를 생성시킬 수 있다는 것입니다. 이렇게 생성한 데이터와 함께 새로운 task에 대한 실제 데이터를 모델에 넣어줌으로써 새로운 task를 학습하더라도 이전 tasks에 대한 성능을 유지할 수 있게 됩니다. (번역하는 과정에서 이해가 가지 않는 말이나 매끄럽지 못한 문장들도 있는데 양해 부탁드립.. 공감수 3 댓글수 0 2021. 1. 7.
[글또] Hell(o) 2020, Hello 2021 이번 글에서는 2020년을 보내고 2021년을 맞이하기 앞서 회고록을 작성하려고 한다. 2020년 달력과 다이어리를 처음 펼치며 "열정 가지고 살기"라고 적었던 것이 생각난다. 과연 열정을 가지고 살았나...? 생각보다 버리는 나날들이 많았다ㅠㅠ 벌써 입사한지 3년이 지나가고 있는 시점에서 나름의 어려움은 있었지만 큰 결과물을 낸 것도 없고 진짜 우스게 소리로 많이들 하는 것이지만 올해 성과가 코로나에 걸리지 않은 것 뿐이다. (그치만 건강이 최고긴 하다) 이렇게 글을 쓰며 생각을 해보니 입사 후에 '나'는 정말 많이 바뀐 것 같다. 첫째, MBTI가 E에서 I로 바뀌었다. 요즘 너무 소심하고 내 할 말 못하는.. 이제는 한국어 자체를 잘 못하는 지경이다. 둘째, 물욕이 늘었다ㅎㅎㅎㅎㅎ 대학생때는 월30.. 공감수 3 댓글수 0 2020. 12. 27.
Continual Learning 1. 배경 이 글을 읽는 많은 사람들이 하나의 task(문제)를 푸는 모델을 학습시키는 것에 익숙할 것이라고 생각합니다. 그렇게 성능이 좋은 모델을 만들었다고 합시다. 그런데 시간이 흘러 입력의 데이터 분포가 달라지고 그에 따라 모델의 성능이 저하된다면 어떻게 해야 할까요? 혹은 분류해야 하는 클래스가 추가된다면 즉 새로운 task까지 잘 해내는 모델을 학습해야 한다면 어떻게 해야 할까요? 당연히 모델을 재학습시켜야겠죠. 모델을 재학습시키기 위해 아래 두 가지 방법을 쉽게 떠올려 볼 수 있습니다. 첫째, 기존 데이터에 새로운 데이터까지 추가해서 모델을 처음부터 다시 학습하는 방법입니다. 이 방법이 직관적일 수 있지만, 새로운 데이터가 수집될 때마다 전체 데이터셋에 대하여 모델의 모든 가중치값들을 모두 학습하는 것은.. 공감수 2 댓글수 0 2020. 12. 9.
적은 데이터로 딥러닝 잘 학습하기 딥러닝의 정확도를 향상시키기 위해서는 엄청난 양의 레이블링된 데이터가 필요합니다. 그런데 학습 이미지의 개수가 충분하지 않은 경우, 혹은 레이블링되어 있는 이미지가 없어서 그 엄청난 양의 이미지에 대해 직접 레이블링하기 너무 힘들고 귀찮은 경우(?) 어떻게 접근하면 좋을까요? 이에 대해 검색해보다가 아래 출처에 있는 좋은 글을 발견해서 번역/추가 정리하여 작성해보았습니다. 요약 1. 이전에 학습된 지식 활용하기 1) Transfer Learning 2) Domain Adaptation 2. 유사도 기반 방식 1) Few-shot learning 1. 이전에 학습된 지식 활용하기 사람이 이미 알고 있는 지식과 관련지어 이와 유사한 새로운 지식을 습득하는 것처럼, 머신러닝/딥러닝 알고리즘도 하나의 task에.. 공감수 2 댓글수 1 2020. 11. 28.
[STR] What Is Wrong With Scene Text Recognition Model Comparisons? Dataset and Model Analysis 논문 분석 영상 내 텍스트 인식하는 일을 하게 되어 네이버에서 공개한 코드를 사용해보았습니다. 그런데 역시나 제 이미지로 돌리면 잘 안나오기 마련이죠.. 그래서 (성능향상을 위해) 관련 논문을 읽고 여기서 사용한 모델의 구조를 이해해보려고 합니다. 시작! "STR 모델 비교 뭐가 문제인가?!!?!?!?! - 데이터셋과 모델 분석" 위 논문 제목에서부터 알 수 있듯 이 논문에서는 기존의 STR (Scene Text Recognition) 모델들을 공정하게 평가하기 위해 데이터셋과 모델을 분석하여 표준화하였다. 모델 별로 중구난방이었던 데이터셋을 일치시켰으며, 4단계의 STR 프레임워크를 제안하여 각 단계마다의 모듈을 객관적으로 평가할 수 있게한 것이다. 초록 내용은 다음과 같다. Scene Text Recogniti.. 공감수 1 댓글수 0 2020. 11. 4.
[글또 5기] 다짐글 ( ͡• ͜ʖ ͡• ) 전부터 눈팅만 하고 있던 변성윤 님 인스타를 보고 글또를 신청해보았다. 한때 (매우 짧은 기간동안) 퇴근만 하면 전화영어도 하고 블로그도 쓰곤 했었는데, 열심히 노는 주변 친구들이 부럽기도 하고 강제성도 없는데 매일같이 공부하면 삶이 얼마나 달라지겠냐는 생각에 열심히 사는 행동을 그만뒀다. (사실 구글 애드센스가 쉽게 승인되지 않는다는 사실을 깨닫고 포기했다) 그러나 거창한 계획과 함께 시작한 2020년이 이렇게 마무리되는 것, 그동안 지식적 한계로 일하며 힘들었던 것을 생각하며 마음을 다시 다잡았다. 앞으로 6개월간 굉장히 귀찮고 힘들 것이라고 생각한다. 그러나 (강제로나마) 글을 작성함으로써 미뤄왔던 공부를 실제로 하고, 공부하고 글쓰는 습관이 (제발) 들길 바란다. 지금 이 다짐글도 나중에 창피하지.. 공감수 3 댓글수 0 2020. 11. 4.
[PyCharm] PyCharm 설치하기 & Anaconda 가상환경 이용하기 오랜만에 인사드립니다.. 약간 열정 비수기를 지나 오늘은 다시 집 컴퓨터에 PyCharm을 설치해보려고 합니다. 원래는 IDE로 VS Code를 사용해왔었는데, PyCharm이랑 한번 사용감을 비교해보고 싶어서 설치를 진행해았습니다. 바로 설치 방법 설명드리겠습니다. 1. PyCharm 설치 https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/download/#section=windows 다운로드 PyCharm: JetBrains가 만든 전문 개발자용 Python IDE 최신 버전 다운로드: PyCharm (Windows, macOS, Linux) www.jetbrains.com 위 링크에서 해당 OS에 맞는 PyCharm 인스톨러를 다운로드 받는다. 필자는 아래와 같이 Windows.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 5. 27.
[PyQt5] Python으로 UI 만들기 PyQt5는 Python을 기반으로 UI를 쉽게 만들 수 있는 라이브러리이다. https://wikidocs.net/book/2165 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net 위 위키독스에서 다양한 코드를 통해 배울 수 있을 것 같다. 공감수 0 댓글수 0 2020. 4. 8.
[DCGAN] pytorch DCGAN 튜토리얼 설명 출처 : https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.htmlDCGAN Tutorial — PyTorch Tutorials 1.4.0 documentationNote Click here to download the full example code DCGAN Tutorial Author: Nathan Inkawhich Introduction This tutorial will give an introduction to DCGANs through an example. We will train a generative adversarial network (GAN) to generate new celebrities afpytorch.org위 pytorc.. 공감수 0 댓글수 1 2020. 3. 1.
How to activate conda venv in git bash 질문 : Can't execute 'conda activate' from bash script 출처 : https://github.com/conda/conda/issues/7980 Can't execute `conda activate` from bash script · Issue #7980 · conda/conda Current Behavior Trying to use conda activate my_env does not work inside a bash script. The workaround is to use source activate my_env but this shouldn't be necessary. Steps to Reproduce Writ... github.com git bash와 같은 .. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 24.
[Python] 아나콘다 설치 및 환경변수 설정 아나콘다를 설치하는 방법 소개 1. https://www.anaconda.com/distribution/ 접속 2. Download 버튼 클릭 빨간 색으로 표시한 버튼을 클릭하여 다운로드 받을 수 있는 창으로 이동한다. 3. 컴퓨터 os에 맞는, 설치하고자하는 python 버전의 아나콘다 설치파일을 눌러 다운로드한다. - 필자는 윈도우 os의 python 3.7 버전을 설치하기 위해 아래 빨간색으로 표기한 버튼을 클릭하여 설치파일을 다운로드 받았다. 4. 다운로드된 설치파일을 열어 계속 디폴트로 넘겨준다. 여기서 Anoconda를 PATH에 추가해주지 않았으므로 설치를 다 받은 후, 추가해주어야 한다. 다음과 같이 설치가 모두 완료되었다. 이제 다음과 같이 아나콘다를 이용할 수 있다. 하지만 다음과 같이.. 공감수 4 댓글수 0 2020. 2. 24.
[Skip-GANomaly] pytorch github 실행해보기 https://github.com/samet-akcay/skip-ganomaly samet-akcay/skip-ganomaly Source code for Skip-GANomaly paper. Contribute to samet-akcay/skip-ganomaly development by creating an account on GitHub. github.com 위 github을 찬찬히 쫓아가보는 시간을 가지려고 한다. 시작! 일단 시키는 대로 해본다! 1. 코드 내려받기 여기에 써있는 대로, 가장 먼저 작업하고자 하는 디렉토리에 git clone을 통해 코드를 내려받는다. 아래와 같이 받아졌다. (현재 디렉터리명이 PythonWorkspace 아래 skip-ganomaly인데, 하위 skip-gano.. 공감수 0 댓글수 1 2020. 2. 24.
[Anomaly Detection] 참고 논문 리스트 anomaly detection 관련 첫 번째 포스팅을 올린 뒤, 다른 블로그의 포스팅을 참고한 후 중요 논문 리스트를 정리하여 올립니다. 1. One-class SVM (http://www.jmlr.org/papers/volume2/manevitz01a/manevitz01a.pdf) 2. Deep SVDD (http://data.bit.uni-bonn.de/publications/ICML2018.pdf) 3. AnoGAN (https://arxiv.org/pdf/1703.05921.pdf) 4. EGBAD (https://arxiv.org/pdf/1802.06222.pdf) 5. GANomaly (https://arxiv.org/pdf/1805.06725.pdf) 참고 https://hoya012.gi.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 23.
[Anomaly Detection] 논문 초록 정리 anomaly detection에 대해 잘 몰라서 아무거나 찾아서 초록만 정리하는 글입니다 :) 질문이나 틀린 점이 있다면 댓글 바랍니다 ㅎㅎ 시간 순서대로 보시려면 아래 순으로 참고하시길 바랍니다. 3. AnoGAN (17.Mar.2017) 4. Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos(cvpr 2018) 5. Future Frame Prediction for Anomaly Detection - A New Baseline (cvpr 2018) 9. Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty Detection (24.May.2018) 7. GANomaly(13.Nov.2018) 1. MemAE (6.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 18.
[imgaug] Segmentation Map Augment하기 (1) 예전부터 imgaug를 통해 이미지를 augmentation하고 싶은 마음이 있었으나, classification 과제를 할 당시에는 torchvision.transforms 를 통해 다양한 augmentation이 손쉽게 가능하여 필요성을 느끼지 못했다. 그런데! Semantic Segmentation을 활용하여 프로젝트를 하려고 하니, 원본 이미지 하나도 annotation하기 귀찮은데, augmentation한 이미지에 대해서는 annotation을 다시 어떻게 해주지?? 라는 생각이 들었다. 이렇게 augmentation은 포기해야 하나 싶었던 찰나에 imgaug는 이미지 뿐만 아니라, Heatmaps, Segmentation Maps, Masks, Keypoints/Landmarks, Bound.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 4.
Pyinstaller 설치, 사용법, 옵션, 에러해결 파이썬을 배포하기 위해 .py 파일을 .exe 파일로 변환해주는 Pyinstaller 사용법에 대해 정리해봅시다. 1. pyinstaller 설치 윈도우 cmd 창에서 pip로 pyinstaller를 설치하면 된다. pip install pyinstaller 2. 사용법 exe 파일로 만들 파일이 있는 경로에서 다음과 같이 명령어를 작성해준다. pyinstaller [options] OOOO.py 그러면 .\dist 에 OOOO.exe 형태로 저장되어 있을 것이다. 3. 옵션 옵션은 cmd창에 pyinstaller를 쳐서 확인할 수 있고, 여기에서도 확인 가능하다. 아래는 몇 개 옵션에 대한 설명이다. 자주 쓰이는 것으로 보이는 옵션은 노란색으로 표시해두었다. (1) 일반적인 옵션 --distpath D.. 공감수 2 댓글수 2 2020. 2. 4.
[Python] # -*- coding: utf-8 -*- # -*- coding: utf-8 -*- 위와 같은 표기는 언제 해줄까? 1. 파이썬2 사용하는 경우 : 기본 인코딩이 ascii 라서 한글을 디코딩할 수 없다. 하여 한글 등 utf-8로 인코딩 해주어야 할 때 명시해 준다. 2. 파이썬3 사용하는 경우 : 기본 인코딩이 utf-8 라서 기본적으로 해주지 않아도 된다. (IDE나 텍스트 편집기 등 다른 툴을 사용하는 경우에만 사용한다) 출처 : http://itnovice1.blogspot.com/2018/12/python-coding-utf-8.html 공감수 1 댓글수 0 2020. 2. 4.
#!/usr/bin/env 정리글 다른 사람이 작성한 파이썬 스크립트를 보면 #!/usr/bin/env python 뭐 이런 코드로 시작하는 것을 종종 볼 수 있었다. 평소에는 그냥 지나치다가 정리를 해야할 것 같아서 찾아보았다. 그러나 시작하기 앞서 Windows에서는 shebang line은 아무런 의미가 없다고 한다. #!로 시작하는 코드를 Shebang이라고 하며 (Sharp# + bang!), 스크립트를 실행시켜줄 인터프리터의 절대경로를 지정하는 역할을 한다. #!/usr/bin/bash #!/usr/bin/python #!/usr/bin/perl #!/usr/bin/php 와 같이 지정할 수 있으며, 다른 시스템 환경 내 프로그램을 사용하고 싶다면 "env"를 사용하여 "#!/usr/bin/env 언어" 식으로 입력한다. #!.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 4.
[IronPython] Python 코드 C#에서 사용하기 시작하기 앞서, IronPython에서는 Python3은 지원하지 않는다고 합니다. Python3을 C#과 연동하고자 한다면 Pythonnet을 추천드립니다. IronPython을 다루는 법을 가르치는 영상이 있어서 정리합니다 :) 시간이 여유가 되신다면 아래 영상에서 보는 것도 추천드립니다. https://www.youtube.com/watch?v=f2mSvqEQ66w 이 포스팅에서는 python으로 작성한 코드를 C#에서 사용하는 것을 다룹니다. (영상 1:01:30 시작) 1. Visual Studio를 킨다 (필자의 경우, Visual Studio 2015 사용) 2. "파일 > 새로 만들기 > 프로젝트" 클릭 후, C# 템플릿 내 콘솔 응용 프로그램 클릭하여 솔루션 생성 (필자의 경우, 솔루션 .. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 4.
[Visual Studio] Python 가상환경 사용 visual studio에서 python 가상환경 사용하기 ========================================================= 출처 : https://docs.microsoft.com/ko-kr/visualstudio/python/managing-python-environments-in-visual-studio?view=vs-2019 Python '환경'은 Python 코드를 실행할 컨텍스트이며 전역, 가상 및 conda 환경을 포함합니다. 환경은 인터프리터, 라이브러리(일반적으로 Python 표준 라이브러리) 및 설치된 패키지 집합으로 구성됩니다. 이러한 모든 구성 요소에 따라, 어떤 언어로 구성되고 구문이 휴효한지, 어떤 운영 체제 기능에 액세스할 수 있으며 어떤 .. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 4.
[Pythonnet] Python for .NET (embedding python) Python 코드를 다른 언어를 통해 실행하는 것을 임베딩한다고 한다. Visual Studio에서 C# 프로젝트를 생성하여 C# 스크립트 속에서 Python 코드를 실행하는 예제를 실행해볼 것이다. 1. Visual Studio 설치 (굳이 2017 버전을 설치할 필요는 없다) 필자는 아래 url을 통해 설치했다. https://docs.microsoft.com/ko-kr/visualstudio/releasenotes/vs2017-relnotes Visual Studio 2017 15.9 릴리스 정보 Visual Studio 2017의 향상된 최신 기능에 대한 릴리스 정보입니다. Visual Studio를 사용하여 더 효과적으로 계획하고, 함께 코딩하여 빠르게 제공하세요. docs.microsoft.c.. 공감수 2 댓글수 3 2020. 2. 4.
.py to .dll/.pyd/.c 변환 참고 자료 .py 파일을 .dll로 바꾸는 방법 .py 파일을 .pyd로 바꾼 이후 (pyd가 dll이라고 하니) C에서 #include로 불러 들이는 방법 .py 파일을 .pyx로 바꾼 이후 .c로 바꾸는 방법 등 .py 파일을 C에서 사용할 수 있는 방법에 대한 여러 자료를 헷갈리지 않게 정리해보는 글 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. PY to PYD https://stackoverflow.com/questions/51465837/convert-py-file-into-pyd-file - 질문 : main.py 를 ma.. 공감수 3 댓글수 0 2020. 2. 4.
[cx_Freeze] multiple python files를 exe 파일로 만들기 여러 개의 .py 파일이 있는 경우 그리고 내가 만든 .py 파일을 다른 .py 파일에서 import하는 경우, cx_Freeze를 사용해서 실행파일로 바꿔주는 방법 1. hello.py가 hello1.py와 hello2.py를 import하여 사용하는 경우 hello.py 하나만 executable 파일로 바꿔주면 됨 executables = [Executables("hello.py")] 2. hello.py, hello1.py, hello2.py 모두 독립적인 파일일 경우 각각 바꾸어 총 3개의 .exe 파일을 만들어주어야 함 executables = [Executables("hello.py"), Executables("hello1.py"), Executables("hello2.py")] ※ 출처 ※.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 2. 4.

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