seung-sang.log

Flask 파일 다운로드

Sat, 22 Jan 2022 05:03:59 GMT

html 의 form 태그로 전송한 파일을 Flask 서버에서 받아 저장해보자.

// form.js
const submit_form = document.querySelector("#file-form")
const submit_btn = document.querySelector('#file-submit')

submit_btn.addEventListener('click', function () {
    submit_form.submit()
})

form 태그를 통해서 action 의 경로로 파일을 보낼 수 있다.

action 은 파일이 전송될 경로,
method 는 파일을 Flask 서버로 보낼 것이기 때문에 POST
enctype 은 단순 텍스트가 아닌, 이미지 등을 전송할 것이기 때문에 "multipart/form-data" target 은 이미지 전환 방지 참고

이제 Flask 서버에서 form 이 보낸 파일들을 받아보자. request.files.getlist('file') 를 사용하면 된다. 매개 변수 'file' 은 파일을 업로드할 때 사용한 input의 name 값으로 사용해야 한다.

Flaks 서버의 코드이다.

# app.py
from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/upload', methods=['GET', 'POST'])
def uploading():
    if request.method == 'POST':
        print('POST')
    files = request.files.getlist('file')
    for f in files:
        f.save('./files/' + f.filename)
    return 'done!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='127.0.0.1', port=5000, debug=True)

파일을 업로드하면,

정상적으로 files 폴더 내부에 업로드한 파일이 생성된다.

Form Submit 페이지 이동 방지

Sat, 22 Jan 2022 02:36:14 GMT

submit 시, 페이지가 이동하는 코드 열기/닫기

코세라(coursera) jupyter 과제 로컬에 정리

Sat, 15 Jan 2022 08:34:16 GMT

Coursera 의 'Deep Learning Specialization' 를 수강할 때, 실습을 위해 Jupyter 로 과제를 제공하고 있습니다.
Coursera 자체에서 각 과제간 스위칭이 힘들고, 수강이 완료된 이후에 접근이 불가하기 때문에 로컬에 저장할 필요가 있습니다.

저는 최종적으로 아래와 같이 저장하려고 합니다. (코드 이외에 이미지, 모듈 등)

단순히 Jupyter 에서 File>Download 시, 이미지 없이 코드만 저장되기 때문에 아래와 같이 보일 수 있습니다.
코드만 다운받을 경우 이미지는 엑박으로 보여집니다.

다운로드 순서

이미지 포함 모든 파일을 다운로드해서 저장하겠습니다.

File -> Open 을 누릅니다.
ipynb 파일과 그 안에 사용되는 데이터 폴더들이 보이지만 다운받을 수 있는 버튼이 보이지 않습니다.
우측의 New -> Terminal 을 누릅니다.
terminal 창에 'tar -cvf release.tar release' 를 입력합니다.

(ls 입력하면 release 라는 폴더가 있는것을 알 수 있습니다. release 폴더 기준으로 하위 폴더에 각 과제와 관련된 폴더들이 모두 있습니다.)
뒤로가기 후, 최상위 폴더 버튼을 누르면, release.tar 이 존재합니다. release.tar 을 체크하면 Download 버튼이 뜹니다. 이를 다운받아 반디집같은 압축해제 프로그램으로 압축해제후 사용하시면 됩니다.

이제 원하시는 구조로 로컬에 정리하시면 됩니다.

정밀도(precision) 과 재현율(recall)

Sat, 15 Jan 2022 08:29:19 GMT

정밀도(precision) : Positive 로 예측한 값 중 실제값도 Positive 인 비율 재현율(recall) : 실제값이 Positive 인 것 중에 예측값도 Positive 인 비율

precision = $\frac{TP}{TP +FP}$
recall = $\frac{TP}{TP +FN}$

정밀도와 재현율이 1에 가까워질수록 좋지만, 정밀도와 재현율은 trade-off 관계이다.

즉, 두 값을 따로 보지 않고 같이 고려해야한다.

재현율을 올리기 위해, 
Positive 로 판단하는 기준을 낮춰 Positive 로 판단할 확률을 높아진다. (FN 값이 낮아짐) 
하지만 Negative 도 Positive 로 판단하기도 쉬워짐(FP가 증가함)을 의미한다.
결국, 정밀도의 값이 줄어든다.

상황에 따라 어디에 더 초점을 맞춰서 고려할지 생각해야 한다.
예측을 더 잘하고 싶다면(잘못된 예측을 줄이고 싶다면) 정밀도에 좀 더 초점을 둬야한다.
실제 Positive 인 데이터를 Positive 로 예측하고 싶다면 재현율에 좀 더 초점을 둬야한다.

이러한 정밀도와 재현율의 trade-off 를 고려한 것이 F-Score 이다.

현재 정밀도와 재현율은 TP를 분자로써 공유하기 때문에, 조화평균으로 고려해볼 수 있다.

조화평균에 대한 예시로 '동일한 거리를 다른 속력으로 이동할 때, 평균속력은 무엇인가?' 가 있다.
이 때, 동일한 거리에 대해서 시간의 영향성을 고려한다.
재현율과 정밀도도 유사하게 생각해보면 동일한 TP 에 대해서 (TP +FP) 와 (TP+ FN) 를 고려하는 것으로 볼 수 있다.
즉, 재현율과 정밀도를 조화평균을 사용하여 둘 사이의 관계를 나타내는 평균값을 구할 수 있다.
이제 이 값을 이용해서 재현율, 정밀도 바뀌어도 이전 값과 비교를 할 수 있게 되었다.

도형으로 생각해보면 아래의 노란선이 조화평균입니다.
(재현율과 정밀도 값이, 지름(재현율+정밀도)를 공유하고 있습니다.)

기하 평균(Geometric Mean)

Sat, 15 Jan 2022 04:25:41 GMT

(a>0, b>0, c>0)

$$\sqrt[2]{ab} ,\quad \sqrt[3]{abc}$$

넓이가 ab 인 정사각형의 한변의 길이는 얼마인가?
부피가 abc 인 정육면체의 한변의 길이는 얼마인가? $$\vdots$$

기하평균의 실제 사용사례

두 개의 주식이 있있는데, 두 주식 가격을 각 만원에 샀다고 하자.
1번 주식은 1일차 때 20%가 오르고, 2일차 때 20%가 내렸다.
2번 주식은 1일차 때 20%가 내리고, 2일차 때 20%가 올랐다.

내 주식의 가치는 떨어졌을까? 올랐을까?

1번 주식.

날짜	등락률	가격
1일차	20% ↑	10,000 + 2,000 = 12,000
2일차	20% ↓	12,000 - 2,400 = 9,600

2번 주식

날짜	등락률	가격
1일차	20% ↓	10,000 - 2,000 = 8,000
2일차	20% ↑	8,000 + 1,600 = 9,600

두 주식의 가격은 그대로 만원이 아니라 만원보다 작아집니다.

기존에 있던것에 20% 가 플러스 마이너스되는 것이 아니라, 순차적으로 하나의 계산이 이루어지고 나온 값이 다음 계산에 적용됩니다.

도형으로 생각

1번 주식에 대한 경우를 도형으로 생각해 봅시다.

빨간색은 처음 주식의 가격입니다. 1일차 때는 한변의 길이가 현재의 1.2(20%) 로 늘어났습니다. 2일차 때는 한변의 길이가 현재의 0.8(20%) 로 줄어들었습니다.

최종적으로 마지막 사각형(파란색)과 처음 사각형(빨간색)을 비교하려고 하니, 어떤 사각형이 더 큰지 알수가 없습니다.

이럴 때, 기하평균으로써 생각해 봅시다. 모두 하나의 기준인 정사각형으로 통일해봅니다.

직사각형을 정사각형으로 변환하면, 두 도형이 완전히 겹치지 않고 '직사각형에서 정사각형으로 변환한 정사각형(파란색)'이 조금 더 작은것을 알 수가 있습니다.

이렇게 기하평균의 개념을 사용하면, 정사각형으로 변경하였을 때의 변의 길이를 비교하여 퍼센트 연산된 값을 비교해볼 수 있습니다.

이 예시에서는 2번의 퍼센트 연산이 일어났으므로 변이 두개인 정사각형을 생각했지만, 3번의 퍼센트 연산이 일어나면 정육면체, ... 계속해서 차원을 확장해서 고려해볼수 있습니다.

클래스 변수(class variable)와 인스턴스 변수(instance variable)

Fri, 14 Jan 2022 11:26:15 GMT

class Factory:
    num = 0 # 클래스 변수
    def increaseClassNum(self):
        Factory.num += 1 # 클래스를 이용한 변수 접근
    def increaseInstanceNum(self):
        self.num += 1 # 인스턴스 변수

클래스 변수는 Class 선언시 바로 아래 self.~ 형태가 아닌 변수, 인스턴스 변수는 self.~ 형태의 변수라고 생각하면 된다.

클래스 변수와 인스턴스 변수는 몇 가지 특징이 있다.

클래스 변수는 모든 인스턴스가 공유할 수 있다.
인스턴스에서 인스턴스 변수를 클래스 변수와 동일한 이름으로 선언할 경우, 인스턴스에서 변수 호출시 클래스 변수가 아닌 인스턴스 변수를 호출하게 된다.

시나리오

좀 더 상세히 알기 위한 여러 케이스에 대한 시나리오이다.

id 가 같으면 동일함을 의미합니다.

Factory 인스턴스 A 생성
A 의 increaseClassNum() 수행
- id(A.num) == id(Factory.num)
- A.num : 1
- Factory.num : 1
Factory 클래스를 통해 직접적으로 num 을 3으로 수정
- id(A.num) == id(Factory.num)
- A.num : 3
- Factory.num : 3
Factory 인스턴스 B 생성
- id(A.num) == id(B.num)
- B.num : 3
- Factory.num : 3
B 의 increaseClassNum() 수행
- id(A.num) == id(B.num)
- A.num : 4
- B.num : 4
- Factory.num : 4
B 의 increaseInstanceNum() 수행
- id(A.num) != id(B.num)
- id(A.num) == id(Factory.num)
- id(B.num) != id(Factory.num)
- A.num : 4
- B.num : 5
- Factory.num : 4

시나리오에 대한 코드와 각 출력값을 기록했습니다.

# 1. Factory 인스턴스 A 생성
A = Factory()

# 2. A 의 increaseClassNum() 수행
A.increaseClassNum()

print(id(A.num) == id(Factory.num))  # True

print(A.num)  # 1
print(Factory.num)  # 1

# 3. Factory 클래스를 통해 직접적으로 num 을 3으로 수정
Factory.num = 3

print(A.num)  # 3
print(Factory.num)  # 3

# 4. Factory 인스턴스 B 생성
B = Factory()

print(id(A.num) == id(B.num))  # True
print(B.num)  # 3
print(Factory.num)  # 3

# 5. B 의 increaseClassNum() 수행
B.increaseClassNum()

print(id(A.num) == id(B.num))  # True
print(A.num)  # 4
print(B.num)  # 4
print(Factory.num)  # 4

# 6. B 의 increaseInstanceNum() 수행
B.increaseInstanceNum()

print(id(A.num) == id(B.num))  # False
print(id(A.num) == id(Factory.num))  # True
print(id(B.num) == id(Factory.num))  # False
print(A.num)  # 4
print(B.num)  # 5
print(Factory.num)  # 4