딥러닝을 위한 준비 1탄 (윈도우 버전)

딥러닝을 위한 준비 1탄 (윈도우 버전)

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우선 파이썬/주피터 노트북/tensorflow 는 기본적으로 설치를 해야 뭐가 되었던 할수 있습니다. 여기서는 머신러닝 또는 딥러닝을 위해 준비 과정을 정리해 보도록 하겠습니다.  도커로 설치를 진행하려 했지만, 윈도우 10 홈 버전은 설치가 되지 않는군요. 도커를 설치하시려면 윈도우 10 프로 및 엔터프라이즈 이상만 가능합니다.  

 

1. Anaconda 설치

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Anaconda 를 설치하면 동시에  파이썬, pip, pandas, sklearn, numpy, scipy 등과 같은 머신러닝/딥러닝에 필요한 패키지들을 일괄적으로 설치할 수 있습니다.

https://www.anaconda.com/distribution 에서 3.7 최신버전을 다운로드 받아 설치하시면 됩니다. 설치하실때 관리자 권한 으로 설치하셔야 합니다~

설치가 완료되면 아래와 같은 항목들이 생성되어 있는 것을 확인하실수 있습니다.

2. Tensoflow 설치하기

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설치된 항목에서 Anaconda Prompt 를 관리자 권한 으로 실행 시킨후에 아래와 같은 명령어를 순서대로 입력하여 설치를 진행합니다.

# pip 업그레이드

python -m pip install --upgrade pip 

# 아나콘다에 tensorflow 라는 이름의 가상의 작업공간을 만듭니다.

conda create -n tensorflow python=3.7

# tensorflow 작업공간을 활성화합니다. / 비활성화는 conda deactivate 

conda activate tensorflow

# tensorflow 작업공간에 tensorflow 를 설치합니다.

pip install tensorflow

 

3. Jupyter Notebook (tensorflow) 설치하기

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위에서 생성한 tensorflow 작업공간에서 아래의 명령어를 구동합니다.

conda install nb_conda

설치가 완료되면 아래와 같이 설치된 항목을 볼수 있습니다.

4. 테스트

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Jupyter Notebook (tensorflow) 를 관리자 권한 으로 실행하게 되면 아래와 같이 웹브라우저가 구동되면서 Jupyter Notebook 이 열립니다.

Jupyter Notebook 초기 화면

샘플 코드 구동화면

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

Hello 라고 나오면 기본적인 설치는 완료된것 입니다~~~ ^^

5. 케라스 설치

# tensorflow 작업공간을 활성화합니다. 
activate tensorflow
# tensorflow 작업공간에 keras 를 설치합니다. 
pip install keras

 

 Jupyter Notebook (tensorflow) 를 관리자 권한 으로 실행후 아래와 같이 테스트를 진행합니다. 버전정보가 나오면 설치가 완료된것 입니다.

import tensorflow
import keras

print('tensorflow ' + tensorflow.__version__)
print('keras ' + keras.__version__)

 

6. 참고

• 위에서 생성한 tensorflow 작업 공간 위치 : C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow
• 노트북에서 실행한 파이썬 파일 위치 : C:\Users\<<이름>>

지금까지 딥러닝을 위한 준비 1탄이였습니다. 그럼 즐거운 머신러닝 & 딥러닝의 세계로~~