[#E1]Tensorflow와 시작하는 머신러닝

여기서 올라오는 설치 이외의 모든 포스트는 @sung kim 교수님의 youtube 강좌를 바탕으로 순서대로 이루어져있고, 핵심만 요약되어있습니다.

모든 상세한 강좌 및 개념은 여기에서 확인할 수 있습니다.

해당 포스트는 Windows 를 기준으로 작성하며, 이외의 OS 경우 여기에서 설치 방법을 참고할 수 있습니다.

텐서플로우를 이용하기 위해서는 2018.11.30 일 기준 3.4 3.5 3.6 버전 혹은 2.7 버전이 필요합니다. 

WINDOWS 명령 프롬프트에서아래의 코드를 사용하여 설치 유무 및 버전을 체크할 수 있습니다.

python3 --version
pip3 --version
virtualenv --version

다음 명령을 실행하여 pip3과 virtualenv를 설치합니다. 단, virtulaenv는 추천되는 선택사항입니다. 이는 python에서 다수의 패키지 설치시 충돌 방지 및 관리에 유용합니다.

C:\> pip3 install -U pip virtualenv

아래는 설치된 virtualenv의 새로운 환경을 만들고 그것을 활성화 및 비활성화하는 예시입니다. 

/*Create a new virtual environment by choosing a Python interpreter and making a ./venv directory to hold it:*/
C:\> virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv
 
/*Activate the virtual environment:*/
(venv) C:\> .\venv\Scripts\activate
 
/*Install packages within a virtual environment without affecting the host system setup. Start by upgrading pip:*/
(venv) C:\> pip install --upgrade pip
 
/*Ishow packages installed within the virtual environment*/
(venv) C:\> pip list
 
/*And to exit virtualenv later:*/
(venv) C:\> deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow
 
/*deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow*/

이제 tensorflow는 다음과 같은 두 방식으로 설치할 수 있습니다.

(1) virtualenv 가상환경에 설치하는 경우

virtualenv 환경을 activate해준 후에 다음 코드를 입력합니다.

(venv) C:\> pip3 install --user --upgrade tensorflow

설치 후 검증

(venv) C:\> python3 -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"

(2) 시스템에 직접 설치하는 경우

virtualenv 환경이 activate 상태일 경우 deactivate 후에 다음 코드를 입력합니다.

C:\> pip3 install --user --upgrade tensorflow

설치 후 검증

C:\> python3 -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"

이 모든 설치 방법은 텐서플로우 공식 사이트에서 자세히 확인할 수 있습니다.