Tensorflow::DeepLearning 3일간의 우여곡절 끝에 설치한 아나콘다.

 

텐서플로우를 활용한 딥러닝으로 졸업작품을 진행하는데, 아나콘다 환경이 필요하다.

수학적인 라이브러리를 제공해준다고....

 

졸작 팀원들이 아나콘다 까는걸 너무 어려워해서 (물론 나도...) 정리할겸 끄적이기.

 

근데 이걸 까는게 나는 참 어려웠다.  

 이것 저것 신경써야할 것도 많고 경로 때문에 한 번 잘못 설정하면 오류가 계속떠서 다시 설치해야 하는데, 

다시 설치하는데 또 시간이 어마어마하게 걸린다... 흐엉~

애를 많이 먹었다. 그도 그럴것이 내 노트북은 그래픽카드 연산이 안 돼서 GPU경고가 계속 뜨는데 처음엔 이게 오류인줄 알고 겁을 오지게 먹었던 ;;

 

현재 텐서플로우는 웹상에서 설치하는 파일이 없고, 아나콘다 같은 통합 툴을 이용해서 깔아야한다.

현재 (2019/5/11기준) 졸작에서 쓸 파이썬은 3.6버전.

내가 이걸 설치할 때 18년 8월이었는데 이때 파이썬 3.6버전만 에러 없이 돌아가므로

Anaconda 3-5.2버전을 설치한다. 

아나콘다 이전버전 아카이브 사이트 (아나콘다라서 일부러 색깔도 초록색으로 해봄.. 푸핰)

https://repo.anaconda.com/archive/

Anaconda installer archive

 

 1. 아나콘다 3-5.2버전 설치파일을 실행한다.

2.  설치과정 : 의외로 스무스 하게 잘 설치된다.

2-1. 설치 과정에서 환경변수 PATH 추가 하는 옵션은 해제한다.

3. 설치 완료 후, 마우스 우클릭으로 아나콘다 관리자 모드 실행.

3-1. conda 자체 업데이트가 필요함 :  conda update -n base conda

3-2. 설치된 파이썬 패키지를 최신 버전으로 업데이트 : conda update --all

여기서 잠깐~!

4. 만약 자꾸 파이썬 19.0.3으로 업데이트 해야하는데 명령어 입력시 에러가 날 경우,

4-1. curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

4-2. python get-pip.py

를 완료해주면 돌아갈듯... 나는 이것때문에 이틀을 허버허버 거렸다... ㅜㅜ

5. 텐서플로 설치

(아나콘다 배포판에는 텐서플로 최신 버전이 늦게 포함되므로 파이썬 기본 패키지 관리자로 pip로 텐서플로를 설치한다.)

5-1. pip install tensorflow

6. 설치가 완료된 후 IPython 쉘을 실행하여 텐서플로 모듈을 임포트하고, 아무런 메시지가 뜨지 않으면 설치에 성공한것.

6-1. ipython 

6-2. In [1]: import tensorflow as tf

6-3. In [2] : 

6-4. Python 쉘을 종료하려면 exit 명령을 입력

7. 텐서플로 실행 (activate tensorflow)

7-1. python -version 3.5.x의 버전이 필요하다. (파이썬은 아나콘다 설치지 자동으로 설치된다.)

7-2. pip패키지 업데이트 : python -m pip install --upgrade pip

7-3. 텐서플로를 위한 아나콘다 가상환경 구축 : conda create -n tensorflow python=3.5 or 3.6 (자신의 파이썬 버전에 맞게)

7-4. 텐서플로우 실행 : activate tensorflow

7-5. 만약 안되면 다시 , pip install tensorflow 로 돌아가 에러를 찾아야 할듯...?

 

참고로

텐서플로 환경에서 설치하는 모든 피키지들은 

c:program files\Anaconda\envs\tensorflow 대부분 이 경로에 별도로 설치되어 관리된다. 

 

 

+) 졸업작품 진행중에 알게된 사이트가 하나 있는데, 이 분이 텐서플로 GPU버전 설치 방법을 자세히 적어주셔서

Anaconda를 새로 설치하지 않고, GPU만 추가하여 설치했다.

이 포스팅 하신분 때문에 졸업작품 진짜 도움 많이 받았다

https://euhyeji.blogspot.com/2018/08/tf19-slim-1-install-tensorflow-gpu.html