[PyQt5] 메인 윈도우와 다이얼로그 연동

메인 윈도우에서 대화상자를 열고, 대화상자에서 입력한 값을 메인 윈도우에 표시하고하는 경우에 대한 설명입니다. UI 라이브러리는 PyQt5를 사용했습니다. 먼저 메인 모듈에 대한 코드입니다. 참고로 이글은 PyQt5에 대한 최소한의 기초 내용을 파악하고 있는 개발자를 대상으로 합니다.

import sys
from MainWindow import MainWindow
from PyQt5.QtWidgets import *

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    win = MainWindow()
    win.show()
    sys.exit(app.exec_())

위의 코드에서 메인 윈도우는 MainWindow.py 파일에 정의되어 있으며, 코드는 다음과 같습니다.

import sys
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *
from SubWindow import SubWindow

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('Main Window')
        self.setGeometry(100, 100, 300, 200)

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addStretch(1)

        label = QLabel("미지정")
        label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        font = label.font()
        font.setPointSize(30)
        label.setFont(font)
        self.label = label

        btn = QPushButton("값 얻어오기")
        btn.clicked.connect(self.onButtonClicked)

        layout.addWidget(label)
        layout.addWidget(btn)

        layout.addStretch(1)

        centralWidget = QWidget()
        centralWidget.setLayout(layout)
        self.setCentralWidget(centralWidget)

    def onButtonClicked(self):
        win = SubWindow()
        r = win.showModal()

        if r:
            text = win.edit.text()
            self.label.setText(text)

    def show(self):
        super().show()

위의 메인 윈도우는 아래와 같은 UI를 표시합니다.

“값 얻어오기” 버튼을 클릭하면 대화창을 표시되며, 표시된 대화창에서 텍스트를 입력하고 대화창의 “확인” 버튼을 클릭하면 대화창에서 입력한 텍스트값을 메인 윈도우의 라벨 위젯에 표시하게 됩니다. 대화창에 대한 코드 파일은 SubWindow.py이며 다음과 같습니다.

import sys
from PyQt5.QtWidgets import *

class SubWindow(QDialog):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('Sub Window')
        self.setGeometry(100, 100, 200, 100)

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addStretch(1)

        edit = QLineEdit()
        font = edit.font()
        font.setPointSize(20)
        edit.setFont(font)
        self.edit = edit

        subLayout = QHBoxLayout()
        
        btnOK = QPushButton("확인")
        btnOK.clicked.connect(self.onOKButtonClicked)

        btnCancel = QPushButton("취소")
        btnCancel.clicked.connect(self.onCancelButtonClicked)

        layout.addWidget(edit)
        
        subLayout.addWidget(btnOK)
        subLayout.addWidget(btnCancel)
        layout.addLayout(subLayout)

        layout.addStretch(1)

        self.setLayout(layout)

    def onOKButtonClicked(self):
        self.accept()

    def onCancelButtonClicked(self):
        self.reject()

    def showModal(self):
        return super().exec_()

아래는 메인 윈도우에서 위의 코드에 대한 대화창을 표시한 뒤 사용자가 “하이! PyQt5″텍스트를 입력한 화면입니다.

위의 화면에서 닫기 버튼을 클릭하면 창이 닫히고 메인 윈도우에 대화창에서 입력한 텍스트가 표시되는데, 아래와 같습니다.

PyTorch의 Dataset과 DataLoader를 이용하여 학습 효율성 향상시키기

PyTorch의 Dataset과 DataLoader를 이용하면 학습을 위한 방대한 데이터를 미니배치 단위로 처리할 수 있고, 데이터를 무작위로 섞음으로써 학습의 효율성을 향상시킬 수 있다. 또한 데이터를 여러개의 GPU를 사용해 병렬처리로 학습할 수도 있다. 아래의 코드는 Dataset과 DataLoader를 사용하지 않고 매 에폭마다 학습 데이터 전체를 입력해 학습하는 코드이다.

import torch
from torch import nn, optim
from sklearn.datasets import load_iris
from torch.utils.data import  TensorDataset, DataLoader
 
iris = load_iris()
 
X = iris.data[:100]
y = iris.target[:100]
 
X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)
 
net = nn.Linear(4, 1)
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.25)
 
losses = []
 
for epoc in range(100):
    batch_loss = 0.0

    optimizer.zero_grad()
    y_pred = net(X)
    loss = loss_fn(y_pred.view_as(y), y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    batch_loss += loss.item()
    
    losses.append(batch_loss)
 
from matplotlib import pyplot as plt
plt.plot(losses)
plt.show()

위의 코드에 대한 손실 그래프는 다음과 같다.

다음 코드는 위의 코드에 대해서 Dataset과 DataLoader를 적용한 코드이다. 앞 코드의 하이퍼 파라메터 등에 대한 모든 조건은 동일하고 단지 미니배치를 10로 하여 학습시킨다.

import torch
from torch import nn, optim
from sklearn.datasets import load_iris
from torch.utils.data import  TensorDataset, DataLoader

iris = load_iris()

X = iris.data[:100]
y = iris.target[:100]

X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)

ds = TensorDataset(X, y)
loader = DataLoader(ds, batch_size=10, shuffle=True)

net = nn.Linear(4, 1)
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.25)

losses = []

for epoc in range(100):
    batch_loss = 0.0
    for xx, yy in loader:
        optimizer.zero_grad()
        y_pred = net(xx)
        loss = loss_fn(y_pred.view_as(yy), yy)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        batch_loss += loss.item()
    losses.append(batch_loss)

from matplotlib import pyplot as plt
plt.plot(losses)
plt.show()

위의 코드에 대한 손실 그래프는 다음과 같다.

손실 그래프를 보면 미니배치를 사용한 것이 더 안정적으로 학습이 진행 되는 것으로 확인할 수 있다.