Anaconda 가상환경 세팅 및 Tensorflow 설치

저번 포스팅에서 아나콘다의 첫 번째 장점에 대해 이야기했다.

 

두 번째 장점은 패키지 관리가 용이하다는 점이다.

Python은 개발할 때 여러가지 패키지(라이브러리)를 설치해서 사용하는 경우가 많다.

Anaconda는 여러개의 가상환경을 만들 수 있어 패키지 별로 필요한 라이브러리를 관리할 수 있도록 돕는다.

 

쉽게 말하자면 폴더링을 할 수 있도록 도와준다고 생각하면 된다.

내가 여러개의 프로젝트를 진행하는데 프로젝트에 필요한 자료들을 폴더 구분 없이 모두 바탕화면에 저장해두기만 하면 나중에 어떤 파일들이 그 프로젝트에 속한 파일들인지 확인하기 어려울 것이다.

예를 들어 디스크 용량이 다 차서 이미 끝난 프로젝트의 파일들을 삭제하고 싶을 때 일일이 파일 열어보면서 확인을 해야할 것 이다.

 

Anaconda는 conda를 통해 이러한 파일들을 폴더링 할 수 있도록 가상환경(폴더)을 만들 수 있도록 한다.

나는 이제 이번 시리즈용 가상환경을 하나 만들 것이다.

그리고 Tensorflow에서 제공하는 다양한 함수들을 사용하기 위해 위에서 생성한 가상환경 안에 Tensorflow 패키지(라이브러리)를 설치할 것이다.  

 

anacona 사이트에서 conda는 모든 운영체제 cmd에서 사용할 수 있는 powerful package manager and environment manager라고 한다. 

아래 링크를 보면 20분만에 conda를 익힐 수 있다고 한다. 

https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html

Getting started with conda — conda 4.8.3.post4+df77c06e documentation

그럼 Anaconda에서 가상환경 TensorflowProject를 만들어보자.

 

1. conda가 잘 깔려있는지 확인한다.

conda --version

다음과 같이 설치된 conda의 버전을 보여준다.

혹시 모르니 conda를 가장 최신 버전으로 업데이트 한다.

conda update conda

아래와 같이 진행여부를 물으면, Y를 입력한다.

*혹시 아래와 같은 문구가 뜨면서 업데이트가 안 된다면 Anaconda Prompt를 관리자 권한으로 실행한 후 다시 업데이트 명령어를 날려보자.

2. 가상환경 생성

conda create --name tensorflowproject

conda create는 가상환경 생성 명령어이고, --name tensorflow는 내가 생성할 가상환경의 이름이다.

tensorflow라는 폴더가 하나 생긴 것!

conda는 가상환경을 생성할 때, anaconda를 설치할 때 다운받았던 python과 동일한 버전을 가상환경에 설치한다.

나의 경우는 3.7버전을 설치했으니 python 3.7버전이 설치되어 있을 것이다. 

python --version

 

만약 다른 버전의  python을 설치하고 싶다면 마지막에 원하는 python버전을 기입하면 된다.

conda create --name tensorflow python=3.5

3. 가상환경 실행 (폴더를 여는 느낌!)

conda activate tensorflow

가상환경이 실행되면 Anaconda prompt에서 아래와 같이 현재 실행 중인 가상환경이 무엇인지 알려준다.

4. 생성되어 있는 가상환경 리스트 확인

conda info --envs

base는 default로 생성되어있는 가상환경을 의미한다.

5. tensorflow 패키지 설치

 

먼저 tensorflow 사이트에서 패키지 설치하는 법을 살펴보겠다.

https://www.tensorflow.org/install

Install TensorFlow 2

위 사이트에 들어가면 Tensorflow를 세팅하기 위한 조건과 방법을 확인할 수 있다.

설치하기 위한 방법은 여러가지가 있는데 나는 Download a package라는 방법을 통해서 설치할 것이다.

 

Tensorflow를 위한 조건은 모두 만족했다.

64 bit system

Python 3.5-3.7

Windows 7 or later

 

Tensorflow를 설치하기 위해서는 pip 패키지 매니저를 설치해야한다고 나와있다.

pip는 conda와 같은 기능을 하는 package manager이다. 

conda가 anaconda에서 제공하는 툴이라면 pip 파이썬 자체에서 제공하는 툴이 아닐까 싶다.

그래서 별도 설치는 필요 없고, 기본적으로 Python2일  경우에는 pip 2.7.9 버전으로, Phyton 3일 경우에는 pip 3.4버전으로 설치된다고 한다.

 

Tensorflow는 pip의 관리(?)를 받는 것 같으므로 문서에 나온대로 pip를 최신버전으로 업데이트하고, tensorflow를 설치한다.

# Requires the latest pip
pip install --upgrade pip

# Current stable release for CPU and GPU
pip install tensorflow

 

6. 설치된 패키지 확인

conda list

이상으로 패키지 설치까지 완료했다!