텐서플로우

Tensorflow 2.0 Install

망나 2020. 5. 18. 15:11

저는 Window와 Mac을 모두 이용하는데, 주로 Anaconda를 활용해 가상환경에 모두 세팅하여 사용하고 있습니다. 따라서, 간략하게 Anaconda를 활용해서 Tensorflow 2.0을 설치하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다.

 

  • Anaconda 설치

https://www.anaconda.com/ <- 접속해서 아래 보이는 것 처럼 Products / Individual Edition을 선택합니다.

Products - Individual Edition

 

당연히 본인의 OS와 Python 버전에 맞는 설치 파일을 이용해야 합니다.

Window? Mac? Linux?

설치 파일을 실행해서 설치를 완료하게 되면 Anaconda를 사용할 수 있는 방법이 2가지가 있는데요, 아래 보이는 것 처럼 Prompt는 터미널 기반 방식이고, Navigator는 그래픽 기반 방식으로 사용하기가 좀 더 간편할 수 있지만 저는 주로 Prompt를 활용하고 있습니다...

Prompt? Navigator?

Anaconda를 설치한 이유는 가상환경을 활용해서 좀 더 간편하게 환경 세팅을 하기 위함 입니다. 그럼 가상 환경을 다루는 방법에 대해서 간단하게 알아보도록 하겠습니다.

 

- conda env list

가상 환경 리스트 확인

- conda create --name py36 python=3.6

py36이라는 이름의 가상 환경을 만들고 python 3.6 버전 설치하기

가상 환경 리스트에 py36이 생성되었다!

- conda activate py36

가상환경 py36 활성화

- conda deactivate py36

가상환경 비 활성화

 

위 4가지 커맨드가 가장 기본적이고 많이 사용됩니다.  추가적으로 더 많은 정보는 conda-cheatsheet에서 확인해주세요!

 

 

 

  • Tensorflow 설치
    - CPU
    - GPU

이제 Anaconda를 활용해서 만든 가상환경에 Tensorflow를 설치하면 됩니다. 먼저 GPU가 없는 CPU 환경에서 설치하는 방법에 대해서 설명하겠습니다.

 

Tensorflow 홈페이지에 가면 정말 친절하게 설명이 되어 있습니다. 홈페이지의 메인 화면에서 설치 / 패키지 (pip) 페이지로 이동합니다. 저희는 Anaconda 가상환경을 활용할 것이기 때문에 오른쪽 목차에 2. 가상환경 만들기(권장)으로 이동하겠습니다.

 

설치 / 패키지 / pip 페이지

 

이동하면 아래 화면이 보입니다. 가상 환경을 만들고 활성화하는 방법은 이전 Anaconda 설치 단계에 설명이 되어 있습니다. 저희는 생성된 가상환경을 활성화시켜 바로 TensorFlow pip 패키지를 설치하면 됩니다. 아래 그림의 3번째 라인에 해당 커맨드가 나와있습니다.

 

여기서 packageURL 부분은 조금 더 내려가면 "패키지 위치"에 상세히 나와있습니다. 본인한테 해당하는 url을 복사해서 입력하면 됩니다.

 

 

예를 들어  python 3.6 버전 기반의 가상환경에 CPU만을 지원하는 환경에서 TensorFlow를 설치하겠다면 아래와 같이 입력하면 됩니다.

 

CPU 기반 TensorFlow 설치 완료!

 

 

 

  • PyCharm 환경 설정

이제 환경이 세팅되었으니 원하는 모델을 구현하기 위해서 코딩을 해야합니다. 저는 간단한 모듈을 jupyter notebook을 활용해서 구현하고 테스팅을하지만 최종적으로 PyCharm을 활용합니다. 설치한 환경을 PyCharm에 연결시켜야 합니다.

 

먼저, PyCharm에 새로운 Project를 생성하고 Settings에 들어 갑니다.

 

Settings...

 

Settings에서 Project -> Project Interpreter에 보면 오른쪽에 add 버튼으로 새로운 Interpreter를 추가할 수 있습니다.

 

add Interpreter...

 

추가 화면에서 좌측의 Conda Environment를 클릭하면 새로운 환경을 만들거나 이미 생성된 환경 중에 선택이 가능하고, 여기서 Existing environment를 선택하고 이전 TensorFlow 설치 단계에서 생성한 Conda 환경을 Interpreter로 선택하면 완료됩니다!

(생성된 Conda 환경의 기본 위치는 C:/Users/User_Name/Anaconda3/envs/입니다. 만약 설치 단계에서 변경했으면 본인이 설치한 위치로 찾아가면 됩니다.)

 

 

이제 모든 환경이 세팅되었으니 열심히 코딩하고 디버깅하고 깃헙에 이쁜 코드들 참조하고 실력을 쌓으면 됩니다...

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