머신 러닝 1부 - 매이플 룬 해제하기 강좌 (텐서플로우+케라스 사용)

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엔지엠소프트웨어

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안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 이 글은 다른 사이트에 작성했던 글인데 정작 이 홈페이지에는 내용이 없네요. 추가 내용을 작성해달라는 요청들이 있었지만, 홈페이지를 만들고 나서는 다른 사이트에서 활동을 접었습니다. 그래서, 관련 내용을 작성하고자 글을 옮깁니다. 이 글은 딥러닝을 재미있게 학습하기 위한 글로 실제 게임에서 사용하는 경우 문제가 될수도 있습니다. 이점 주의하시기 바립니다. 딥러닝에 대해 사용자가 이미지를 추가해서 학습시키고 결과를 확인할 수 있도록 최대한 쉽게 설명할께요. 아참 그리고, 정확도와 속도를 최대한으로 끌어 올리려면 GPU를 이용하는게 좋아요. 몇번 테스트를 해봤는데 CPU로 하는거랑 GPU로 하는게 정확도 값이 많이 차이나더라고요. 속도도 몇배 차이가 나고요.

 

 

 

진행 전 Visual Studio Code를 미리 설치하세요. 아나콘다를 설치하는 도중에 물어보기도 하지만~ 미리 설치하고 진행하는게 좋습니다. Visual Studio Code는 파이썬이나 자바, C# Core 및 앵귤라, 리엑트 타입스크립트등등... 편하게 개발할 수 있도록 도와주는 통합 개발 환경을 제공합니다. 사용해보시면~ 신세계를 맛볼 수 있습니다. 물론, 개발자에게 그렇겠지만요. 비주얼 스튜디오 코드를 설치하려면 아래 내용을 참고하세요.

[ 비주얼 스튜디오 코드 설치 ]

 

 

이 글을 작성하게 된 계기는 기본 제공되는 하르(HAAR) 머신러닝의 한계와 딥러닝으로 가야겠다는 생각을 하고 있었기에~ 일정 부분은 사용자에게 넘기고, 추가적인 유틸리티를 제작해서 쉽게 딥러닝을 할 수 있도록 하는게 좋겠다고 판단했습니다. 말은 쉽지만...-_-; 이것저것 알아야하는 기반 지식의 양이 상당하기 때문에 가능하면 이런 부분들을 쉽게 사용할 수 있도록 패키징+유틸리티화 할 생각입니다. 물론, 실패할수도 있지만요^^; 아무튼~ 딥러닝을 위해 샘플링 및 데이타셋 만드는 방법, 그리고 학습을 하는 단계까지 공부도 할겸~ 여러분과 같이 알아보도록 하겠습니다. 출발~~~ 아래 링크에서 아나콘다 64비트를 다운로드 받고 설치하세요.

[ 아나콘다 다운로드 ]

 

 

 

다운로드가 완료되면 더블 클릭해서 설치하세요. 처음나오는 안내화면과 라이센스 관련 내용을 잘 읽어보시고(?) 다음을 클릭해서 넘어갑니다. 아래와 같은 화면이 나오면 Just Me를 선택하세요. 당연한 말이지만, Just Me와 All Users는 설치 위치가 달라집니다. 그리고, 권한 부여도 달라지기 때문에 가능하면 Just Me로 선택하고 설치를 진행하세요. 관리자 권한 문제로 아까운 시간을 낭비할수도 있기 때문입니다.

 

 

 

기본적으로 "Add Anaconda to my PATH environment variable" 환경 변수를 아나콘다로 설정할지 선택하는 추가 옵션입니다. 이 어드벤스드 옵션은 아래 그림처럼 설정하세요. 만약, 다른 파이썬 프로젝트나 설정이 있다면(버전별로 다른 테스트를 위해...) 이 옵션을 체크하지 않는게 좋습니다. 파이썬은 수많은 패키지들로 이루어져 있습니다. 또한, 버전도 각각 관리해야 하죠. 이런 부분들이 상당히 어려운 부분이고 관리하기 까다롭습니다. 가능하면 깨끗하게 파이썬 및 텐서플로우를 모두 제거하고 설치하시는걸 권장해 드립니다.

 

 

 

설치가 완료되었군요.

 

 

 

Finish 버튼을 눌러서 설치를 완료하세요.

 

 

 

Window key+R(실행 단축키)을 누른 후 cmd(윈도우의 명령창으로 Command의 줄임말)를 입력하세요. 윈도우 커멘드가 표시되면 실행하세요. 그리고 python --version을 입력하면 설치된 파이썬 버전이 표시됩니다. 정상적으로 설치가 되었네요^^;

 

 

 

다시한번 말씀드리지만, 기존에 설치되어 있는 파이썬과 텐서플로우등등... 패키지들은 깨끗하게 제거한 후 진행하시는게 정신 건강에 좋습니다. 아나콘다를 설치하면 이런 것들이 다같이 포함되어 설치되기 때문입니다. 버전 충돌이나 패스 문제가 빈번하게 발생하는 윈도우즈 환경인만큼 시간을 절약하기 위해서라도 클린설치하는게 좋죠. 만약, 도커를 이용한다면 우분투나 리눅스 환경을 갖추고 설치해도 됩니다. 하지만 이때에도 도커를 통해 쉘을 실행하면 패스(경로) 문제가 빈번하게 발생합니다. 많은 시행착오가 있겠지만~ 같이 학습해 나간다면 정말 괜찮은 딥러닝 모델을 만들 수 있지 않을까요^^;

 

 

 

다음에는 텐서플로우를 설치하기 위한 준비들을 해보도록 할께요~

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[ 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 기초 학습 강좌 보기 ]

 

원본 글 보기

http://ngmsoftware.com/bbs/board.php?bo_table=tip_and_tech 

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