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딥러닝/텐서플로우

텐서플로우(TensorFlow), Anaconda 설치로 머신러닝 시작하기

텐서플로우로 머신러닝 시작하기.

(CPU만, CUDA(X))


4단계로 설치를 진행하면 된다. 

1. Python3.x 설치

2. Anaconda 설치

3. TensorFlow 설치

**설치가 되있는 부분은 건너 뛰어도 무방하다.**

설치 과정은 

https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/get_started/os_setup.html#anaconda-installation 을 바탕으로 작성하였다.

실제 작업환경은 Ubuntu 노트북이지만, 작성을 위해 VirtualBox에서 실행한 모습을 스크린샷으로 넣었다.


1. Python3.x 설치

파이썬은 2.x버젼과 3.x 버젼이 존재하지만 3.x을 기준으로 설치한다.
우선 파이썬이 깔려있는지를 확인하여야 한다. 기본적으로 Ubuntu환경이라면 설치가 되어있을 것이다.
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python -V
python3 -V


python -V는 2.x 버젼을, python3 -V로는 3.x버젼을 위의 명령어를 통해 확인 할 수 있다.

만일 설치가 되어 있지 않다면, https://www.python.org/downloads/ 에서 다운로드를 하여야 한다.


여기서 Download Python 3.5.2를 받아서 설치를 진행하면 된다.

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tar xvzf Python-3.5.2.tgz
cd Python-3.5.2
./configure
make
sudo make install
cs
간단하게 위의 명령어를 따라가면 Python3.5.2의 설치를 마칠 수 있다.



정상적으로 파이썬 설치를 하고, python3 명령어를 입력하게 되면 위의 스크린 샷과 같은 화면이 떳다면 정상적으로 설치가 완료되었다.


2. Anaconda 설치

파이썬의 설치를 완료를 했다면, 파이썬의 여러 수학적 기능들을 묶어서 설치를 해줄 Anaconda를 설치하면 더욱 편하게 TensorFlow를 이용 할 수 있게 된다.



https://www.continuum.io/downloads 사이트에 들어가서 Anaconda를 받을 수 있다.


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bash Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh


bash 파일이기 때문에 명령어 한번을 입력한 후 yes와 Enter를 통해서 설치를 완료 할 수 있다.

Anaconda 설치시 마지막에 bashrc에 등록할지 말지를 설정하는데 꼭 yes를 누르는 것을 추천한다.
혹시 실수를 했을 경우에 vim이나 gedit을 통해 bashrc에 PATH를 따로 설정해 주어야 한다.

정상적으로 설치가 됬는지 확인하기 위해서 python3를 들어가본다.


위와 같이 Python 버젼 | Anaconda 버젼 이 써져 있다면 정상적으로 설치를 완료한 것이다.


3. TensorFlow 설치

이제 드디어 기다리던 TensorFlow를 설치 할 순서다.

첫번째로, 설치했던 Anaconda를 이용해 tensorflow의 환경을 설정해 준다.


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conda create -n tensorflow python=3.5


위의 명령어를 사용하면, 설치가 칠요한 패키지 또한 다운로드가 되면서 환경이 만들어진다.


두번째로, 만들어진 환경을 활성화를 시켜야한다.


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source activate tensorflow



마지막으로,pip3를 이용해 tensorflow를 받아 설치를 하면 된다.


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export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL
cs



TensorFlow가 정상적으로 설치가 되었나를 확인해 보아야 한다.


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python
import tensorflow as tf



우리가 만들어놓은 환경에서 python을 실행시켜서 tensorflow를 import 했을때 에러가 나지 않는다면 정상적으로 설치가 완료가 된 것이다.