[파이썬] 텐서플로(TensorFlow) 설치하는 방법, 딥러닝 환경 구축하기

텐서플로(Tensorflow) 설치하기

 

텐서플로(TensorFlow)는 다양한 작업에 대해 데이터 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 뉴럴 네트워크, 딥러닝, 머신러닝 등에 사용됩니다. 구글 내 연구와 제품 개발을 위한 목적으로 구글 브레인팀이 만들었고 2015년 11월 9일 아파치 2.0 오픈소스 라이브러리로 공개되었다. 구글의 코랩(Colab)을 사용하시면 GPU/TPU를 사용하여 코딩을 진행할 수 있습니다.

구글 코랩(Colab) 링크

https://colab.research.google.com/

Google Colaboratory

 

 

 

먼저 파이썬 환경이 잘 구축되어있는지 확인해주세요.

 

 

 

1. 아나콘다 프롬프트에 관리자 모드로 들어갑니다.

 

2. pip 업그레이트

>> pip install --upgrade pip

Anaconda Prompt를 꼭 관리자모드로 실행하셔야합니다.

그렇지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다.

 

Python2 version이 설치돼있는 컴퓨터의 경우 pip 뒤에 3을 붙여서 pip3로 실행해주셔야 합니다.

 

3.Tensorflow 설치

>> conda install tensorflow

위의 명령어를 실행하면 텐서플로가 설치되기 시작합니다. 

>> pip install tensorflow

pip 명령어를 사용해서 설치하셔도 무방하지만 저는 개인적으로 Anaconda Prompt를 사용하신다면 conda 명령어를 사용해서 설치하시기를 추천드립니다.

 

 

이미 설치된 경우는 위와 같은 결과가 나옵니다.

 

 

3. 설치 확인하기

www.tensorflow.org 텐서플로 공식 사이트의 예시 코드를 가져왔습니다.

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

 

Jupyter Notebook에 접속하여 위의 코드를 입력하여 tensor flow가 정상적으로 동작하는지 확인합니다.

모델 학습이 진행되고 결과가 발생됐다면 정상적으로 설치된 것입니다.

 

 

텐서플로와 마찬가지로 머신러닝과 딥러닝을 위한 파이썬 오픈소스 라이브리인 파이토치(Pytorch)가 있습니다.

아래 링크를 통해서 Pytorch 또한 설치하도록 하면 더 좋을 것입니다.

 

둘 중 하나만 알아도 충분하지 않으냐?라고 하시는 분들도 계시지만, 둘 다 널리 사용되는 라이브러리이므로 모두 익혀두시면 훨씬 도움이 되실 것입니다.

 

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