Tnesorflow 2.0 and 2.1 import tensorflow as tf tf.config.gpu.set_per_process_memory_growth(True) Tensorflow 2.2+ import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 이 에러가 뜰 때 맨 밑에 Function call stack: train_function 가 떴었는데 이건 의미 없었다. 출처: https://stackoverflow.com/questions/34199233/how-to-prevent-..

INF = 9999 def choose_vertex(dist, found): min = INF minpos = -1 for i in range(len(dist)): if dist[i] < min and found[i] == False: min = dist[i] minpos = i return minpos def shortest_path_dijkstra(vtx, adj, start): vsize = len(vtx) # 정점 수 dist = list(adj[start]) # 시작정점으로부터 최단 경로 거리를 저장 path = [start] * vsize # 바로 이전 정점을 저장. 이전 정점을 따라 시작 정점까지 가는 경로가 최단 경로 found = [False] * vsize # 방문한 정점 표시를 위해 ..

INF = 9999 # 가장 큰 가중치(무한대) # 현재 트리에 인접한 정점들 중에서 가장 가까운 정점을 찾는 함수 def getMinVertex(dist, selected): minv = 0 mindist = INF for v in range(len(dist)): if not selected[v] and dist[v] < mindist: mindist = dist[v] minv = v return minv # Prim의 최소 비용 신장 트리 프로그램 def MSTPrim(vertex, adj): vsize = len(vertex) dist = [INF] * vsize selected = [False] * vsize dist[0] = 0 for i in range(vsize): u = getMinVert..

parent = [] # 각 노드의 부모노드 인덱스 set_size = 0 # 전체 집합 개수 def init_set(nSets): global set_size, parent set_size = nSets # 집합의 개수 for i in range(nSets): # 모든 집합에 대해 parent.append(-1) # 각각이 고유의 집합(부모가 -1) def find(id): while (parent[id] >= 0): id = parent[id] return id def union(s1, s2): global set_size parent[s1] = s2 # s1을 s2에 병합시킴 set_size -= 1 # 초기에는 모든 정점이 각각 고유한 집합이다. # 최소 가중치 간선 (u, v)가 선택되면 u와 ..

def topological_sort_AM(vertex, graph): n = len(graph) inDeg = [0] * n # 정점의 진입차수 저장 for i in range(n): for j in range(n): if graph[i][j] > 0: inDeg[i] += 1 vlist = [] # 진입 차수가 0인 정점 리스트틀 만듬 for i in range(n): if inDeg[i] == 0: vlist.append(i) while len(vlist) > 0: v = vlist.pop() print(vertex[v], end=' ') for u in range(n): if v != u and graph[v][u]: inDeg[u] -= 1 # 연결된 정점의 진입 차수 감소 if inDeg[u]..

t = [40 48 56 64 72 80]; current = [1.36 1.67 2.12 2.36 2.72 3.19]; plot(t, current) disp(spline(t, current, 75)); (b)에서 3차 자연 스플라인 보간법을 이용하기 위해선 csape 함수를 사용해야 한다. https://kr.mathworks.com/matlabcentral/answers/387177-plot-natural-cubic-spline Plot Natural Cubic Spline - MATLAB Answers - MATLAB Central Does Matlab have a built in code to plot a 'Natural' Cubic spline? I was using pp = spline(....