ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಆರಂಭಿಕರ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಇಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳದಿದ್ದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ನಮ್ಮ Discord ಚರ್ಚೆಗಳು ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಅಥವಾ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ.
- ಸ್ಥಾಪನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
- ಜುಪೈಟರ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
- ಪೈಥಾನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
- R ಪರಿಸರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
- ಕ್ವಿಜ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
- ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಪಥ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
- ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳು
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
- ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಸಂರಚನೆ
ಸಮಸ್ಯೆ: python: command not found
ಪರಿಹಾರ:
- python.org ನಿಂದ Python 3.8 ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
- ಸ್ಥಾಪನೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:
python --versionಅಥವಾpython3 --version - macOS/Linux ನಲ್ಲಿ,
pythonಬದಲುpython3ಬಳಸಬೇಕಾಗಬಹುದು
ಸಮಸ್ಯೆ: ಬಹು ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಸಂಘರ್ಷ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತಿವೆ
ಪರಿಹಾರ:
# ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
python -m venv ml-env
# ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ
# ವಿಂಡೋಸ್ನಲ್ಲಿ:
ml-env\Scripts\activate
# ಮ್ಯಾಕ್ಒಎಸ್/ಲಿನಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ:
source ml-env/bin/activateಸಮಸ್ಯೆ: jupyter: command not found
ಪರಿಹಾರ:
# ಜುಪೈಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
pip install jupyter
# ಅಥವಾ pip3 ಬಳಸಿ
pip3 install jupyter
# ಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
jupyter --versionಸಮಸ್ಯೆ: ಜುಪೈಟರ್ ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
# ಬ್ರೌಸರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ
jupyter notebook --browser=chrome
# ಅಥವಾ ಟರ್ಮಿನಲ್ನಿಂದ ಟೋಕನ್ ಹೊಂದಿರುವ URL ಅನ್ನು ನಕಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ ಕೈಯಿಂದ ಅಂಟಿಸಿ
# ಹುಡುಕಿ: http://localhost:8888/?token=...ಸಮಸ್ಯೆ: R ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
# ನೀವು ಇತ್ತೀಚಿನ R ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ
# ಅವಲಂಬನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
install.packages(c("tidyverse", "tidymodels", "caret"), dependencies = TRUE)
# ಸಂಯೋಜನೆ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಬೈನರಿ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ
install.packages("package-name", type = "binary")ಸಮಸ್ಯೆ: IRkernel ಜುಪೈಟರ್ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
# R ಕಾನ್ಸೋಲ್ನಲ್ಲಿ
install.packages('IRkernel')
IRkernel::installspec(user = TRUE)ಸಮಸ್ಯೆ: ಕರ್ಣಲ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಾಯುತ್ತಿದೆ ಅಥವಾ ಮರುಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತಿದೆ
ಪರಿಹಾರ:
- ಕರ್ಣಲ್ ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:
Kernel → Restart - ಔಟ್ಪುಟ್ ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:
Kernel → Restart & Clear Output - ಮೆಮೊರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ನೋಡಿ)
- ಸಮಸ್ಯೆ ಇರುವ ಕೋಡ್ ಗುರುತಿಸಲು ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿ
ಸಮಸ್ಯೆ: ತಪ್ಪು ಪೈಥಾನ್ ಕರ್ಣಲ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ
ಪರಿಹಾರ:
- ಪ್ರಸ್ತುತ ಕರ್ಣಲ್ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:
Kernel → Change Kernel - ಸರಿಯಾದ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
- ಕರ್ಣಲ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ರಚಿಸಿ:
python -m ipykernel install --user --name=ml-envಸಮಸ್ಯೆ: ಕರ್ಣಲ್ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
# ipykernel ಅನ್ನು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಿ
pip uninstall ipykernel
pip install ipykernel
# ಕರ್ಣಲ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತೆ ನೋಂದಣಿ ಮಾಡಿ
python -m ipykernel install --userಸಮಸ್ಯೆ: ಸೆಲ್ಗಳು ಚಾಲನೆ ಆಗುತ್ತಿವೆ ಆದರೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ತೋರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
- ಸೆಲ್ ಇನ್ನೂ ಚಾಲನೆ ಆಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (
[*]ಸೂಚಕ ನೋಡಿ) - ಕರ್ಣಲ್ ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿ:
Kernel → Restart & Run All - ಬ್ರೌಸರ್ ಕಾನ್ಸೋಲ್ನಲ್ಲಿ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (F12)
ಸಮಸ್ಯೆ: ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ - "Run" ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಇಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
- ಟರ್ಮಿನಲ್ನಲ್ಲಿ ಜುಪೈಟರ್ ಸರ್ವರ್ ಇನ್ನೂ ಚಾಲನೆ ಆಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
- ಬ್ರೌಸರ್ ಪುಟವನ್ನು ರಿಫ್ರೆಶ್ ಮಾಡಿ
- ನೋಟ್ಬುಕ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ ಮತ್ತೆ ತೆರೆಯಿರಿ
- ಜುಪೈಟರ್ ಸರ್ವರ್ ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
ಸಮಸ್ಯೆ: ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'
ಪರಿಹಾರ:
pip install scikit-learn
# ಈ ಕೋರ್ಸ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ML ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳು
pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib seabornಸಮಸ್ಯೆ: ImportError: cannot import name 'X' from 'sklearn'
ಪರಿಹಾರ:
# scikit-learn ಅನ್ನು ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ನವೀಕರಿಸಿ
pip install --upgrade scikit-learn
# ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
python -c "import sklearn; print(sklearn.__version__)"ಸಮಸ್ಯೆ: ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆವೃತ್ತಿ ಅಸಂಗತ ದೋಷಗಳು
ಪರಿಹಾರ:
# ಹೊಸ ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿ
python -m venv fresh-env
source fresh-env/bin/activate # ಅಥವಾ Windows ನಲ್ಲಿ fresh-env\Scripts\activate
# ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳನ್ನು ಹೊಸದಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
pip install jupyter scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn
# ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆವೃತ್ತಿ ಬೇಕಾದರೆ
pip install scikit-learn==1.3.0ಸಮಸ್ಯೆ: pip install ಅನುಮತಿ ದೋಷಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ
ಪರಿಹಾರ:
# ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆದಾರನಿಗಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
pip install --user package-name
# ಅಥವಾ ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬಳಸಿ (ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ)
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install package-nameಸಮಸ್ಯೆ: CSV ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವಾಗ FileNotFoundError
ಪರಿಹಾರ:
import os
# ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣಾ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
print(os.getcwd())
# ನೋಟ್ಬುಕ್ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
df = pd.read_csv('../../data/filename.csv')
# ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
df = pd.read_csv('/full/path/to/data/filename.csv')ಸಮಸ್ಯೆ: ಸಂಯೋಜನೆ ದೋಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಸ್ಥಾಪನೆ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ
ಪರಿಹಾರ:
# ಬೈನರಿ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ (Windows/macOS)
install.packages("package-name", type = "binary")
# ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ R ಅನ್ನು ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ನವೀಕರಿಸಿ
# R ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
R.version.string
# ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ (Linux)
# Ubuntu/Debian ಗಾಗಿ, ಟರ್ಮಿನಲ್ನಲ್ಲಿ:
# sudo apt-get install r-base-devಸಮಸ್ಯೆ: tidyverse ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
# ಮೊದಲು ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
install.packages(c("rlang", "vctrs", "pillar"))
# ನಂತರ tidyverse ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
install.packages("tidyverse")
# ಅಥವಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
install.packages(c("dplyr", "ggplot2", "tidyr", "readr"))ಸಮಸ್ಯೆ: RMarkdown ರೆಂಡರ್ ಆಗುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
# rmarkdown ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ/ನವೀಕರಿಸಿ
install.packages("rmarkdown")
# ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ pandoc ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
install.packages("pandoc")
# PDF ಔಟ್ಪುಟ್ಗಾಗಿ, tinytex ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
install.packages("tinytex")
tinytex::install_tinytex()ಸಮಸ್ಯೆ: npm install ವಿಫಲವಾಗಿದೆ
ಪರಿಹಾರ:
# npm ಕ್ಯಾಶೆ ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ
npm cache clean --force
# node_modules ಮತ್ತು package-lock.json ತೆಗೆದುಹಾಕಿ
rm -rf node_modules package-lock.json
# ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಿ
npm install
# ಇನ್ನೂ ವಿಫಲವಾದರೆ, legacy peer deps ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ
npm install --legacy-peer-depsಸಮಸ್ಯೆ: ಪೋರ್ಟ್ 8080 ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿದೆ
ಪರಿಹಾರ:
# ವಿಭಿನ್ನ ಪೋರ್ಟ್ ಬಳಸಿ
npm run serve -- --port 8081
# ಅಥವಾ ಪೋರ್ಟ್ 8080 ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಮತ್ತು ಕೊಲ್ಲಿರಿ
# ಲಿನಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ/ಮ್ಯಾಕ್ಒಎಸ್ನಲ್ಲಿ:
lsof -ti:8080 | xargs kill -9
# ವಿಂಡೋಸ್ನಲ್ಲಿ:
netstat -ano | findstr :8080
taskkill /PID <PID> /Fಸಮಸ್ಯೆ: npm run build ವಿಫಲವಾಗಿದೆ
ಪರಿಹಾರ:
# ನೋಡ್.js ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (14+ ಆಗಿರಬೇಕು)
node --version
# ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ನೋಡ್.js ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ
# ನಂತರ ಸ್ವಚ್ಛ ಸ್ಥಾಪನೆ ಮಾಡಿ
rm -rf node_modules package-lock.json
npm install
npm run buildಸಮಸ್ಯೆ: ಲಿಂಟಿಂಗ್ ದೋಷಗಳು ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತಿವೆ
ಪರಿಹಾರ:
# ಸ್ವಯಂ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ
npm run lint -- --fix
# ಅಥವಾ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಲಿಂಟಿಂಗ್ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ
# (ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ)ಸಮಸ್ಯೆ: ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವಾಗ ಡೇಟಾ ಫೈಲ್ಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
-
ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಯಾವ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯಲ್ಲಿದ್ದರೂ ಅದರಿಂದಲೇ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿರಿ
cd /path/to/lesson/folder jupyter notebook -
ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಪಥಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
# ನೋಟ್ಬುಕ್ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗ df = pd.read_csv('../data/filename.csv') # ನಿಮ್ಮ ಟರ್ಮಿನಲ್ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಅಲ್ಲ
-
ಅವಶ್ಯಕತೆ ಇದ್ದರೆ ಪೂರ್ಣ ಪಥಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
import os base_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) data_path = os.path.join(base_path, 'data', 'filename.csv')
ಸಮಸ್ಯೆ: ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಫೈಲ್ಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ
ಪರಿಹಾರ:
- ಡೇಟಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಲ್ಲಿ ಇರಬೇಕೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ - ಬಹುತೇಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ
- ಕೆಲವು ಪಾಠಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು - ಪಾಠ README ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
- ನೀವು ಇತ್ತೀಚಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಾ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ:
git pull origin main
ದೋಷ: MemoryError ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡುವಾಗ ಕರ್ಣಲ್ ಸಾಯುತ್ತದೆ
ಪರಿಹಾರ:
# ಡೇಟಾವನ್ನು ತುಂಡುಗಳಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000):
process(chunk)
# ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಓದಿ
df = pd.read_csv('file.csv', usecols=['col1', 'col2'])
# ಮುಗಿದ ಮೇಲೆ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಿ
del large_dataframe
import gc
gc.collect()ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ConvergenceWarning: Maximum number of iterations reached
ಪರಿಹಾರ:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# ಗರಿಷ್ಠ ಪುನರಾವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
# ಅಥವಾ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಪನ ಮಾಡಿ
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)ಸಮಸ್ಯೆ: ಜುಪೈಟರ್ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಣಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
# ಇನ್ಲೈನ್ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ
%matplotlib inline
# ಪೈಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಆಮದುಮಾಡಿ
import matplotlib.pyplot as plt
# ಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸಿ
plt.plot(data)
plt.show()ಸಮಸ್ಯೆ: ಸೀಬೋನ್ ಚಿತ್ರಣಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಿವೆ ಅಥವಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಿವೆ
ಪರಿಹಾರ:
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning)
# ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ನವೀಕರಿಸಿ
# pip install --upgrade seaborn matplotlibಸಮಸ್ಯೆ: ಫೈಲ್ ಓದುವಾಗ UnicodeDecodeError
ಪರಿಹಾರ:
# ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸೂಚಿಸಿ
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8')
# ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='latin-1')
# ಸಮಸ್ಯೆಯಾದ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು errors='ignore' ಬಳಸಿರಿ
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8', errors='ignore')ಸಮಸ್ಯೆ: ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು ಬಹಳ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಚಾಲನೆ ಆಗುತ್ತಿವೆ
ಪರಿಹಾರ:
- ಮೆಮೊರಿ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಲು ಕರ್ಣಲ್ ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:
Kernel → Restart - ಬಳಸದ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಿ
- ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ:
# ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉಪಸಮೂಹದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ df_sample = df.sample(n=1000)
- ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ನ ಬಾಟಲ್ನೆಕ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ:
%time operation() # ಸಮಯ ಏಕೈಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ %timeit operation() # ಬಹು ಬಾರಿ ಚಾಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಯ
ಸಮಸ್ಯೆ: ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೆಮೊರಿ ಮುಗಿಯುತ್ತಿದೆ
ಪರಿಹಾರ:
# ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
df.info(memory_usage='deep')
# ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ
df['column'] = df['column'].astype('int32') # int64 ಬದಲು
# ಅನಾವಶ್ಯಕ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ
df = df[['col1', 'col2']] # ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಇಡಿ
# ಬ್ಯಾಚ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡಿ
for batch in np.array_split(df, 10):
process(batch)ಸಮಸ್ಯೆ: ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರ ಸಕ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
# ವಿಂಡೋಸ್
python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat
# ಮ್ಯಾಕ್ಒಎಸ್/ಲಿನಕ್ಸ
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# ಸಕ್ರಿಯಗೊಂಡಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ venv ಹೆಸರು ತೋರಿಸಬೇಕು)
which python # venv ಪೈಥಾನ್ಗೆ ಸೂಚಿಸಬೇಕುಸಮಸ್ಯೆ: ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ನೋಟ್ಬುಕ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
# ನೋಟ್ಬುಕ್ ಸರಿಯಾದ ಕರ್ಣಲ್ ಬಳಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ
# ನಿಮ್ಮ ವಿ.ಎನ್.ಇ.ವಿ.ನಲ್ಲಿ ipykernel ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=ml-env --display-name="Python (ml-env)"
# ಜುಪಿಟರ್ನಲ್ಲಿ: ಕರ್ಣಲ್ → ಕರ್ಣಲ್ ಬದಲಿಸಿ → ಪೈಥಾನ್ (ml-env)ಸಮಸ್ಯೆ: ಇತ್ತೀಚಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪುಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ - ಮರ್ಜ್ ಸಂಘರ್ಷಗಳು
ಪರಿಹಾರ:
# ನಿಮ್ಮ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಿ
git stash
# ಇತ್ತೀಚಿನದನ್ನು ಪುಲ್ ಮಾಡಿ
git pull origin main
# ನಿಮ್ಮ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮರು ಅನ್ವಯಿಸಿ
git stash pop
# ಸಂಘರ್ಷಗಳಿದ್ದರೆ, ಕೈಯಿಂದ ಪರಿಹರಿಸಿ ಅಥವಾ:
git checkout --theirs path/to/file # ರಿಮೋಟ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ
git checkout --ours path/to/file # ನಿಮ್ಮ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಸಮಸ್ಯೆ: ಜುಪೈಟರ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು VS ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ:
- VS ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ವಿಸ್ತರಣೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
- VS ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಜುಪೈಟರ್ ವಿಸ್ತರಣೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
- ಸರಿಯಾದ ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರೀಟರ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ:
Ctrl+Shift+P→ "Python: Select Interpreter" - VS ಕೋಡ್ ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
- Discord ಚರ್ಚೆಗಳು: #ml-for-beginners ಚಾನೆಲ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ
- Microsoft Learn: ML for Beginners ಘಟಕಗಳು
- ವೀಡಿಯೊ ಪಾಠಗಳು: YouTube ಪ್ಲೇಲಿಸ್ಟ್
- ಸಮಸ್ಯೆ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್: ದೋಷಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿ
ಮೇಲಿನ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೂ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮುಂದುವರೆದರೆ:
- ಇದೀಗಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ: GitHub Issues
- Discord ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: Discord Discussions
- ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ: ಒಳಗೊಂಡಿರಲಿ:
- ನಿಮ್ಮ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ
- ಪೈಥಾನ್/R ಆವೃತ್ತಿ
- ದೋಷ ಸಂದೇಶ (ಪೂರ್ಣ ಟ್ರೇಸ್ಬ್ಯಾಕ್)
- ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಹಂತಗಳು
- ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದವು
ನಾವು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇಲ್ಲಿ ಇದ್ದೇವೆ! 🚀
ಅಸ್ವೀಕರಣ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.