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환경구축하기 :octocat:

Tensorflow?

  • 구글에서 오픈소스로 공개한 기계학습 라이브러리
    • 딥러닝 및 기계학습 분야에 관해 일반인들도 학습 가능하도록 다양한 기능 제공
    • 파이썬 관련 자료가 가장 풍부하다.
  • 아나콘다를 사용하여 텐서플로우를 설치하면 과학계산을 위한 다양한 패키지를 한번에 설치할 수 있다.
  • 데이터 사이언스 관련 작업에 있어 아나콘다, 캐노피(Canopy), 액티브파이썬(ActivePython)을 사용할 수 있다.

TensorFlow 설치방법

  • 가상환경이 필요 없다면
pip install tensorflow

로 설치하면 되지만, 텐서플로우 공식 페이지 에서도 추천하는 가상 개발 환경 방법으로 설치할 것

Virtualenv 방법을 추천하는 이유

  • 다른 파이썬 개발환경과 격리된 가상 파이썬 환경이라서, 같은 기기의 다른 파이썬 프로그램에 서로 간섭하거나 영향을 받을 수 없다.
  • 텐서플로우 뿐만 아니라 텐서플로우가 요구하는 다른 패키지들도 쉽게 설치한다.
  • 텐서플로우로 작업을 하려면, 가상 환경을 활성화만 시키면 된다.
  • 텐서플로우를 설치하고 동작시키는 데에 안전하고 믿을 수 있는 체제를 제공한다.

Virtualenv?

일반적으로 파이썬으로 작업을 할 때는 virtualenv 라는 가상환경을 사용해야 한다.

Virtualenv 는 한 컴퓨터에서 여러 프로젝트를 작업할 때 파이썬 패키지의 의존성이 충돌하지 않도록 관리해주는 툴.

즉, 이를 사용하여 텐서플로우를 설치하며 의존성 때문에 같이 설치되는 패키지들이 다른 프로젝트에서 설치한 같은 패키지들을 덮어쓰지 않게 된다.

Anaconda로 설치할 때의 주의점

아나콘다 내에서는, 텐서플로우를 conda install 명령어보다는 pip install 명령어로 설치하기를 권장한다. conda package가 공식적으로 지원되지는 않기 때문. (community-supported)

그러므로, 텐서플로우 팀이 conda 패키지를 테스트하지도 않을 뿐더러 관리하지도 않는다. conda 패키지를 사용할 때는, 본인이 그에 따른 위험을 감수하고 사용하면 된다.

설치하기

위에 링크한 홈페이지의 내용을 참고했다.

Virtualenv 설치하기

// pip 설치
sudo easy_install pip
// 본인의 경우는 pip 업데이트도 했음
pip install --upgrade
// virtualenv 설치
pip install --upgrade virtualenv
  • distributed 1.21.8 requires msgpack, which is not installed. 와 같은 내용의 오류가 뜨면, msgpack을 설치해주면 오류가 해결된다. 참고
conda install -c anaconda msgpack-python

Virtualenv 환경 생성하기

버전에 맞는 명령어로 Virtualenv 환경을 생성해준다.

설치 폴더는 마음대로 정해도 되는데 나는 설치 페이지에 나온 대로 ~/tensorflow 폴더를 만들고 지정해줬다.

// Python 2.7
virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
// Python 3.n
virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/tensorflow

Virtualenv 환경 활성화하기

cd ~/tensorflow
// bash, sh, ksh, zsh 쉘인 경우
source ./bin/activate
// csh, tcsh 쉘인 경우
source ./bin/activate.csh

위 명령어를 실행하면 프롬프트가 (tensorflow) ... $ 로 바뀌게 된다.

pip가 8.1이상일 때

easy_install -U pip

만약 pip 버전이 8.1 보다 낮다면, 여기

Tensorflow 설치

활성화된 Virtualenv 환경에 텐서플로우, 요구되는 모든 패키지들을 설치한다.

// Python 2.7
pip install --upgrade tensorflow
// Python 3.n
pip3 install --upgrade tensorflow

확인하기

  • 새 쉘에서 Tensorflow를 사용할 때 마다 Virtualenv 환경을 활성화시켜줘야 한다.
  • Virtualenv 환경이 활성화되어있지 않다면( = 프롬프트가 (tensorflow) ... $ 가 아니라면) 아래 명령어를 실행해서 활성화시키면 된다.
cd ~/tensorflow
// bash, sh, ksh, zsh 쉘인 경우
source ./bin/activate
// csh, tcsh 쉘인 경우
source ./bin/activate.csh

텐서플로우 환경이 활성화되어있다는 것을 확인하려면, 프롬프트가

(tensorflow) ... $

인지 확인하면 된다.

Virtualenv 환경 비활성화하기

텐서플로우 사용이 끝났다면, 아래 명령어로 환경을 비활성화 시킬 수 있다.

deactivate

프롬프트가 원래대로 돌아올 것!

Tensorflow 제거하기

간단하게 아래 명령어로 제거가 가능하다.

(~/tensorflow) 부분에는 설치한 폴더경로를 써주면 된다.

rm -r ~/tensorflow