다시한번 텐서플로(tensorflow)를 돌려서 기계학습을 하기 위한 여정

안녕하세요?

이래저래 좌우충돌할 일이 많아서, 일이 잘 되지 않았다고 해야 할까요? 가지가지로 여러가지 일이 있어서 포스팅이 많이 늘어졌습니다. 이전에는 하루안에 일이 가볍게 끝이나서, 하루에 여러개의 포스팅을 올릴 수 있었습니다만, 이번에는 하나하나 일을 풀어나가야 해서, 포스팅의 속도가 많이 늦어질 것으로 예상이 됩니다. 잡설은 여기까지 하도록 하고, 일단 원래는 강화학습이 제대로 일어나는지 테스트만 하는 정도로 가볍게 시작을 할 예정이었습니다만, 여러가지 문제가 겹쳐서 일이 많이 늦어졌습니다.

먼저 혹시나 싶어서 한번 32비트 가상환경인 PyQtTest_32bit에서 pip install tensorflow라는 명령어를 넣어 보았습니다만, 혹시나 했더니 역시나라는 반응이 나올 정도로 정상적으로 인스톨이 안되는 것을 경험할 수 있었습니다.

그래서 하는 수 없이 그냥 64비트 환경의 파이썬을 쓰는 새로운 가상환경인 tensorflow_test라는 가상환경을 하나 만들어 주어야 했습니다. 

다만 의외라면 의외인 것이, 여기서도 pip install tensorflow가 듣지를 않아서, 하는 수 없이 conda install tensorflow라는 명령어를 입력해야 했습니다.

다음으로는 pip install NumPy라는 명령어를 사용해서, NumPy 모듈을 설치해 주는 작업에 들어가 보도록 해야 합니다. 이전에도 했지만, pip install tensorflow가 듣지 않는 것을 제외하고는 지난번과 동일하다는 생각이 들었습니다.

그 다음으로는 pip install pandas라는 명령어를 입력해서 새로 생성한 가상환경인 tensorflow_test에서 pandas모듈을 설치해 보도록 합니다.

다음으로는 텐서플로(tensorflow)를 사용하기 쉽게 만들어 주는 keras라는 모듈을 설치하기 위해서 pip install keras라는 명령어를 입력해 보도록 합니다.

다음으로는 일봉차트를 그리기 위해서 pip install mpl_finance라는 라이브러리를 가지고 오도록 합니다. 다소간의 시간이 걸리기는 했지만, 일단 여기까지는 설치가 순조로웠습니다.

마지막으로 아나콘다 프롬프트에서 python을 실행시킨 다음에, 위 스크린샷처럼 import keras를 쳐서 tensforflwo backend라는 메세지가 제대로 뜨는 것을 볼 수 있었습니다. 이런 조건에 의해서 어떻게 텐서플로와 케라스의 설치가 제대로 된 것임을 알 수 있었습니다.

이제 PyCharm에서 위 스크린샷처럼 이전에 만들어 보았는 testAI라는 메소드를 열어 보도록 합니다.

다음으로는 당연하다면 당연히 가상환경의 설정이 되어 있지 않는 것을 볼 수 있습니다. 그래서 방금 만들었는 가상환경인 tensorflow_test라는 가상환경을 지정해 주는 작업이 남아있습니다.

일단 마지막으로 분단위 단타매매를 학습시켜 본다고 해서 이래저래 수정을 했는 데이터를 다시 일봉차트에 적합하도록 바꾸어 주도록 합니다.

다음으로는 12월 7일자로 받았는 데이터를 기반으로 해서, AJ렌터카의 일봉차트를 가지고 오도록 합니다. 당연 지난번에 했는 것과 마찬가지로 CSV파일로 만들어 주면서 쉼표(,)로 구분하기를 만들어 주도록 합니다.

그런데 분명히 과거에 사용한 적이 있는 프로젝트인데도, 이유를 모를 에러가 뜨는 것을 확인할 수 있었습니다. 이래서야 이걸 사용할 수 있는지는 모르겠습니다만, 아무튼 이 에러를 처리해서 다시 기계학습을 돌려야 하는 이유는 많아도 정말 많이 있습니다. 이런 에러는 처음에 상상도 못한 장애물 입니다만, 아무튼 나오기는 나왔으니, 이제 해결하기 위해서 정말 험난한(?)여정이 기다리고 있다는 생각이 듭니다.