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docker를 이용한 container 환경에서 개발되었으므로 docker hub에서 image를 받아 실행하는 걸 권장합니다.

1. 터미널에서 아래 명령어를 실행합니다.

2. docker pull lwamuhaji/pytorch:2.0 - docker hub에서 이미지를 다운받습니다. (약 13GB)

3. docker run -it lwamuhaji/pytorch /bin/bash - 다운 받은 이미지를 컨테이너로 올리고 /bin/bash를 실행합니다.

4. 정상적으로 컨테이너가 올라가고 bash가 켜지면 cd /ML로 작업폴더로 이동한 후 python main.py을 실행해봅니다.

• 도커를 사용하지 않는 경우 간단하게 colab을 통해 실행해보실 수 있습니다. COLAB 이 경우 이 링크에서 kucis_dataset 폴더의 바로가기를 자신의 구글 드라이브에 추가하고, colab과 google drive를 mount 해야합니다.

• 로컬환경에서 실행하는 경우 anaconda로 pytorch 및 tqdm, matplotlib, pandas, numpy, torchvision, torchsummary 등의 패키지를 설치합니다. 그리고 이 링크에서 kucis_dataset.7z을 다운받은 뒤 압축을 풀고 jupyter notebook 또는 visual studio code로 실행 가능하지만 권장하지 않습니다.

input 폴더에 전처리 전 파일을 넣고 converter.py 를 실행하면 output 폴더에 전처리된 numpy 파일이 생성됩니다.

Incremental coordinate, size: 256x256 channel: 1

구글 클라우드 플랫폼에서 gmail api oauth token을 생성하면 그 계정에 한해 메일 정보를 크롤링 할 수 있습니다.

데이터는 크롤러가 실행된 위치의 mails 폴더 내에 저장되고, 메일마다 별도의 폴더가 생성되며 그 안에 메일 내용과 이미지, 첨부파일이 다운로드됩니다.