[Deep Learning] 아나콘다, 텐서플로, 주피터노트북 설치 및 환경세팅

당분간 딥러닝 관련 포스팅을 진행할 예정이다.

기초부터 원리, 실데이터를 이용한 실습까지 차근차근 진행해볼 예정이다.

딥러닝 공부를 위한 실습 환경 조성부터 진행해보자.

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0. 환경 확인

 본인은 Windows 10 64bit 기준으로 설명한다.

실습시 GPU는 이용하지 않고 CPU를 이용할 예정이다.

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1. 아나콘다 설치

• 아나콘다 사이트 접속해서 Windows - Python 3.8 - 64-Bit Graphical Installer를 다운받는다.
  > https://www.anaconda.com/products/individual

• 아나콘다3를 설치한다.

• Add Anaconda3 to my PATH enviroment variable을 체크해줘서 환경변수 설정을 해주자.

• 시작 - 검색에 anaconda를 검색하여 나타나면 설치가 완료된 것이다.

 

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2. 텐서플로, 케라스 설치

• Anaconda Prompt를 '관리자 권한으로 실행'한다.

• 환경을 생성한다.
  > conda create -n [작업환경명] python=[버전] [필요라이브러리명], ...
  > ex:) conda create -n saynot python=3.8 numpy pandas matplotlib spyder 

• 환경을 활성화한다.
  > activate [작업환경명]

• 텐서플로를 설치한다.
  > pip install tensorflow

• 텐서플로가 제대로 설치되었는지 확인한다.
  > python - import tensorflow as tf - print(tf.__version__) 입력 시 버전 출력되면 설치 확인

• 케라스를 설치한다.
  > pip install keras
  

• 케라스가 잘 설치 되었는지 확인한다.
  > python - import keras 입력 시 Using TensorFlow backend 문구나 에러문구 출력안되면 설치완료

 

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3. 주피터 노트북 설치

마지막으로 주피터 노트북을 설치해서 코딩 환경을 조성한다.

• 주피터 노트북 설치한다.
  > pip install jupyter
  

• 주피터 노트북을 실행한다.
  > jupyter notebook
  > 메모장 or 페이지 or 도스상에 주피터 노트북 링크가 뜨게 되는데 해당 링크를 복사하여 크롬에 붙여넣기한다.

• 주피터 노트북 페이지 접속하여 테스트해보기.
  > New - Python 3
  > 라인에서 파이썬 코드 입력후 Run 클릭

• 저장 버튼은 항상 필수!!
  
  
  

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4. 추후 접속 시

• Anaconda Prompt (관리자 권한 실행) - activate [작업환경명] - jupyter notebook 순으로 접속하면 된다.

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이제 실습환경 구축이 끝났으니 다음 챕터부터 딥러닝을 본격적으로 공부해 보겠다.

저작권 및 오타 지적 환영!