파이썬 아나콘다(Anaconda) - 텐서플로우(TensorFlow) 설치 및 실행

Python 아나콘다(Anaconda) - 텐서플로우(TensorFlow)

 

① TensorFlow(텐서플로우) - 구글에서 오픈소스로 공개한 기계학습 라이브러리 입니다.

    - 딥러닝 및 기계학습 분야에 관해 일반인들도 학습 가능하게 다양한 기능 제공

    - 다른 언어들도 대 부분 제공하지만, 파이썬(Python) 관련 자료가 가장 풍부해요.

② 아나콘다를 사용하여 텐서플로우를 설치하면 과학계산을 위한 다양한 패키지를 한 번에 설치할 수 있어요.

③ 또 여러 버전의 파이썬 환경에서 작업 및 결과 수행에 있어서 파이썬 아나콘다 환경은 편리함을 제공합니다.

④ 데이터 사이언스 관련 작업에 있어서 아나콘다, 캐노피(Canopy),  액티브파이썬(ActivePython) 등을 사용할 수 있어요.

 

 

Python 아나콘다(Anaconda) - 가상환경 생성 및 텐서플로우 설치

설명

- 아나콘다는 미리 설치하셔야 합니다.

- 아래 실행화면 명령어는 가상환경 생성 & 파이썬 3.5 + 텐서플로우 설치를 동시에 수행합니다.

- 명령어 :  conda create --name tensorlow python=3.5 tensorflow

- 맥(Mac) 환경에서도 명령어는 동일해요.

실행 화면

 

Python 아나콘다(Anaconda) - Jupyter Notebook 설치

설명

- 데이터 분석 결과를 시각화 할 수 있고 다양하게 표현해주는 도구입니다. 다른언어에 비해 간결하고 사용이 쉬워요.

- 다른 관점으로 보면 대화형 파이썬 도구라고 표현 가능합니다.

- 가상환경을 활성화(예 : activate 가상환경명) 후 설치해야 해요.

- 명령어 : pip install jupyter

실행 화면

Python 아나콘다(Anaconda) - Jupyter Notebook 실행

설명

- 아나콘다의 가상환경을 활성화 후 jupyter notebook 명령으로 간단하게 실행 가능해요.

- 실행 후 브라우저가 자동으로 실행됩니다.

실행 화면

Python 아나콘다(Anaconda) - 설정 테스트(최종 확인)

설명

- 파이썬, 텐서플로우, Jupyter notebook이 제대로 설치되었다면, 아래와 같은 테스트 코드를 작성해봅시다.

- Run을 클릭해보면 실행화면과 같은 결과를 확인하실 수 있어요.

실행 화면

아나콘다를 활용하면 독립적인 개발환경 구성 및 각 환경 별 패키지의 의존성을 명확히 관리할 수 있다는 점을 꼭 기억하세요.