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딥러닝

텐서플로 - 설치

한 혜윰 2017. 8. 1. 15:29



"Native" pip 설치

설치 하는것도 쉽지가 않아..






사진 출처: Google Research Blog



제목이 왜 "Native" pip 이냐구요?? pip은 파이선을 바탕으로 작성된 패키지 관리 시스템입니다. 그리고 저는 pip을 통해 텐서플로를 직접 맥에 설치할거에요. 모든 프로그램 설치 보통 한가지 방법만 있지 않냐구요? 적어도 텐서플로는 그렇지 않습니다. 밑에 스크린샷에서 보시다시피 텐서플로 설치 방법엔 총 다섯 가지가 있습니다. (Anaconda를 통한 설치는 텐서플로가 공식적으로 지원하는게 아니라 스크린샷의 리스트에 나와있지 않습니다)






virtualenv는 파이선 환경을 따로 생성해서 미래에 있을 혹시 모를 충돌을 예방합니다. Docker도 비슷합니다. 다른 점이 있다면 Docker 같은 경우에는 아예 환경을 새로 만들어 그 전에 설치되있던 소프트웨어 패키지와 충돌을 예방합니다. 그만큼 많은 패키지를 Docker 환경에 설치해야 하기 때문에 용량이 크고 메모리도 많이 잡아먹습니다. 코드 소스로부터 직접 텐서플로를 빌딩하는 방법도 있지만 저는 전문가가 아니므로 패스ㅎㅎ.. 또한 나중에 jupyter notebook으로 작업을 할텐데 virtualenv나 docker같은 경우에는 작성한 코드를 업로드를 일일히 하기에 귀찮더라구요. 그래서 저는 "native" pip을 통해 텐서플로를 설치하겠습니다. 어차피 텐서플로를 위해 컴퓨터도 공장 초기 설정으로 백업했네요(지금까지 만들었던 코드들도 허공으로 다함께 백업..ㅎㅎ). 파이선 3.3 이상 버젼이면 되지만 저는 파이선 3.5.2 버젼을 설치 하겠습니다. 


텐서플로는 64bit 아키텍쳐에서만 작동합니다.



파이선 3.5.2버젼에 텐서플로 설치에 필요한 pip과 six 패키지가 포함되어 있습니다. 맥에는 파이선 2.7버젼이 설치 되있기 때문에 3.5.2버젼을 쓰시는 경우에은 터미널에서 pip 명령어를 쓰실 때 pip3를 쓰셔야 됩니다. 이제 텐서플로를 설치합니다. 스포트라이트 서치 기능을 사용하시면 간편합니다(Control + Space 그리고 terminal 입력 후 엔터). 그리고 터미널에서 밑과 같이 입력하시면 됩니다. 


Yoon-Macbook-Pro:~ yoon$ pip3 install tensorflow


터미널과 익숙치 않으신 분이 있을 수 있는데 간단합니다. 앞에 Yoon-Macbook-Pro는 제 로그인 이름 + 컴퓨터 이름이고 콜론 이후로는 파일 경로를, 그리고 yoon$ 은 yoon 계정이 $ 이후 명령어를 입력한다고 생각하시면 됩니다. 경로에서 ~는 홈 경로입니다. 파인더 경로찾기(Shift + Command + G)에서 ~를 입력하시면 터미널이 인식하고 있는 홈 경로가 어딘지 볼 수 있습니다. 터미널에 기본적인 것만 아시면 됩니다. cd 커맨더는 경로, ls 커맨더는 리스트를 의미합니다. 예를들어


Yoon-Macbook-Pro:~ yoon$ cd desktop
Yoon-Macbook-Pro:desktop yoon$ ls
87_105_110_108

 

첫번째 줄에서 저는 데스크탑 폴더로 경로를 바꿨고, 두번째 줄에서 데스크탑에 존재하는 파일 리스트를 뽑아보니 87_105_110_108 이 나옵니다. 보시면 두번째 줄에서 ~ desktop으로 바뀐걸 볼 수 있습니다. cd로 경로 보시다가 홈 경로, 아니면 그 폴더에 상위폴더로 돌아가고 싶으시면 cd ~ 나 cd - 를 입력하시면 됩니다. 설치는 하셨나요?


아... 저는 설치는 되는데 문제가 있습니다. 분명 터미널로 확인해보니 텐서플로는 깔려 있는데 파이선에서 텐서플로를 입력하면 없다고 뜨네요. 아무래도 바인딩 문제인거 같습니다. 인터넷을 아무리 뒤져봐도 해결책을 찾을 수 없어 옵션으로 제시된 방법으로 설치 하겠습니다.


Yoon-Macbook-Pro~ yoon$ sudo pip3 install --upgrade
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.3.0rc1-py2-none-any.whl


커맨드가 너무 길어져서 두줄로 나눴으니 터미널에 입력하실 때에는 한줄로 입력하시면 됩니다. 저는 이렇게 설치가 됬습니다. 텐서플로 1.3버젼이 잘 설치 됬는지 이제 확인해봅시다. 


Yoon-Macbook-Pro~ yoon$ python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
1.3.0-rc1


확인해보니 1.3.0-rc1버젼이 설치됬네요! 저 터미널 입력란에서 -c는 커맨드를 의미합니다. 저 따음표 안에 있는 커맨드를 파이선을 통해 빌딩하기 위해 -c 옵션이 필요합니다. 텐서플로를 설치했으니 이제는 Jupyter notebook을 설치합시다! 터미널에서 멋진 이미지 인식 프로그램을 실행하기엔.. 너무 안예쁘잖아요.


Yoon-Macbook-Pro~ yoon$ pip3 install jupyter


이제 쥬피터도 깔았으니 실행해 봅시다!


Yoon-Macbook-Pro~ yoon$ jupyter notebook


커맨드를 입력하자 마자 기본 브라우저에서 쥬피터가 자동적으로 실행 될겁니다. 그러면 쥬피터도 텐서플로를 인식하고 있는지 한번 확인해 보겠습니다. 원하시는 폴더에 접속해 파이선3 노트북을 만듭니다.




그리고 나서 파이선 언어에 따라 텐서플로 모듈을 가져옵니다. 코드를 입력한 후 셀을 실행하면(메뉴 바 -> Run Cells 혹은 Control + Enter)


In [1]:
import tensorflow as tf
print (tf.__version__)
1.3.0-rc1


자 텐서플로도 설치 되었고 쥬피터도 설치 되있으니 이제 코딩을 시작할까요? 다음 포스트에선 딥러닝에 기본인 MNIST 인식을 코드 하겠습니다!


P.S. 윈도우에 텐서플로를 설치하길 원하시는 분이 있으시면 이영민께서 쓴 글을 읽어보세요.

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