지식 정리 및 텐서플로(tensorflow)와 케라스(keras)의 설치

안녕하세요?

처음으로 파이썬을 시도하는 것이라서 많이 혼란스러워 했는데, 아무튼 어쩌어찌 하다보니 여기까지 오게 되기는 되었습니다. 그래서 여기까지 오면서 알게 된 것과, 이에 대해서 하나하나 설명을 하면서 어떻게 텐서플로와 케라스를 설치하는 지를 포스팅 하고자 합니다.

먼저 라이브러리라는 것에 대해서 설명을 해야 겠습니다. 우선 유니티5에 대입을 하자면, 마치 에셋이라고 해야 할까요? 위 그림에서 설명한 것과 같이, 독자적으로 기능을 하는 일종의 프로그램이자 모듈이라고 할 수 있는데, 문제는 이 라이브러리를 업데이트 해서 버젼이 달라지면, 파이썬으로 만든 프로그램에서는 서로 다른 라이브러리라고 인식하기 때문에 이전에 Ver 1.0의 라이브러리를 이용해서 만든 프로그램은 먹통이 되고 맙니다.

그래서 라이브러리의 버젼이 달라지더라도 제대로 동작이 해야 하기 때문에, 이런 문제를 해결하기 위해서 아나콘다3와 같은 프로그램에서는 가상환경(virtual environment)를 만들어서, 여기서 라이브러리를 설치하고, 여기서 프로그램이나 앱을 만들도록 합니다.

먼저 conda create -n 가상환경의 이름 python=2.7 혹은 3.5와 같은 환경 이라는 명령을 이용해서 새로운 가상환경을 만들어 주도록 합니다. 여기서 가상환경의 이름은 임의로 지정해도 되겠지만, 나중에 기억하기 쉽도록 만들어 주는 것이 좋겠다는 생각이 듭니다.

다음으로는 conda env list 라는 명령어를 입력해서 방금전에 만들어 낸 가상환경이 제대로 만들어 졌는지 한번 확인해 보도록 해 봅니다.

다음으로는 activate 가상환경의 이름 이라는 명령어를 입력해서 가상환경에 들어가 보도록 합니다. 만일 이 명령이 안 먹힌다면, source activate 가상환경의 이름 이라는 명령어로 바꾸어서 입력해서 앞서 만들어 놓은 가상환경에 들어가 보도록 합니다. 성공하면 (가상환경의 이름) 디렉토리 라는 형식으로 뜨는 것을 볼 수 있습니다.

이 가상환경상에서 pip install tensorflow 라는 명령어를 이용해서 텐서플로의 설치를 시도 하였고, 제대로 설치가 되는 것을 볼 수 있습니다. 여기서 pip는 라이브러리를 설치해 주는 일종의 모듈이라고 할 수 있는데, 그래서 명령어로 pip를 붙이면 pip를 이용해서 인스톨을 시도하라는 뜻이 됩니다.

가상환경 상에서 pip install keras라고 pip를 이용해서 케라스를 설치해 주도록 합니다. 여기서 텐서플로라는 것은 딮러닝 라이브러리 중에서 가장 많이 사용이 되고, 케라스는 이를 이를 더 쉽게 사용해 주는 라이브러리라고 들었는데, 이러한 이유로 따로 설치를 하였습니다.

그 다음에는 pip의 버젼이 너무 낮다고 나와서 가상환경인 trial 안에서 pip install --upgrade pip라고 해서 pip를 이용해서 pip를 업그레이드 하는 좀 묘한 상황이기는 하지만, 이게 작동을 하는 명령어를 입력했습니다만, 이제 제대로 동작을 하지 않았습니다. 알고보니 리눅스에서 사용되는 명령어인 관계로, 윈도우에서 사용할 수 있는 명령어인 python -m install --upgrade pip 라는 명령어를 입력해 봅니다.

이렇게 하는 것으로 pip를 18.1로 가상환경 trial 상에서 높여 주도록 하고, 다음으로는 pip --version 이라는 명령어를 입력해서 현 pip의 버젼을 확인해 보도록 합니다.

다음으로는 python으로 들어가 보아서 한번 import keras 라고 입력을 해서, 제대로 설치가 된 것을 확인할 수 있었습니다. 이렇게 하는 것으로 일단은 제대로 마치기는 할 수 있었습니다.

마지막으로 제대로 다른 라이브러리들이 설치가 되었는지 확인을 해 보았는데, NumPy라고 해서 각중 수치계산에 필요한 장치를 제공해 주는 라이브러리가 설가 되었는지 확인해서 제대로 설치가 된 것을 볼 수 있었으며, 다음으로는 Pandas라고 해서 수치계산에 필요한 각종 자료구조를 제공해 주는 라이브러리가 설치가 되어 있는지 확인해 보았으나, 문제는 이게 자동으로 설치가 되지 않은 것을 볼 수 있었습니다. 그래서 한번 pandas를 설치가 되는 것을 올리면서, 이번 포스팅은 여기서 마치도록 해 보겠습니다.