머신 러닝 2부 - 머신 러닝으로 매이플 채집룬 풀기 강좌 (텐서플로우 딥러닝 학습)

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엔지엠소프트웨어

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안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 이전 시간에 아나콘다를 잘 설치하셨나요? 아직 이전 내용을 학습하지 않았다면 [ 여기 ]를 눌러서 먼저 읽어보고 오시기 바랍니다. 딥러닝을 테스트 해보기 위한 긴 여정이 시작된듯하여 걱정이 앞서기도 합니다. 하다가 중도에 포기하게 되는일이 발생할지도 모르거든요ㅋㅋ; 뭐 하다가~ 그만두면 다른 분들이 이어서 해주시겠죠..ㅎㅎ; 이 분야에 내공이 높은 개발자가 많거든요. 우선, 아나콘다(Anaconda) 프롬프트를 실행하세요. "실행은 관리자 권한"으로 해야 합니다.

 

 

 

관리자 권한으로 아나콘다 프롬프트가 실행되면, 아래 명령어를 입력하고 pip를 업그레이드 시켜줍니다. 여러분도 아래 그림처럼 이미 최신 버전이 설치되어 있다고 알려줄겁니다. 하지만, 아나콘다를 설치하고 뭔가 업데이트가 있었다면 설치되고 있는 화면을 보고 있을수도 있습니다. 대부분은 아래와 같은 화면을 보게 될거 같네요^^

python -m pip install --upgrade pip

 

 

 

아나콘다에 가상환경을 만들어서 그 안에 텐서플로우를 설치할수도 있는데요. 저는 그냥 배이스에 설치하도록 하겠습니다. 아나콘다에서 가상환경을 구성하는 방법은 구글에 검색해보면 많은 참고자료가 있으니 여러가지 환경을 구성해서 테스트해야 한다면 가상환경을 만드는게 좋을거에요. 텐서플로우를 설치하려면 아래 명령을 실행하세요. 아래 그럼처럼 설치가 진행될겁니다. 듣기로는 텐서플로우가 2버전으로 올라가면서 CPU와 GPU가 통합되었다고 하네요. 그래서 용량이 커졌다고 하는데... 확실하진 않습니다. 예전부터 이정도 용량이었거든요. 아무튼, 직접 GPU 버전을 별도로 설치할수도 있습니다.

CPU 버전

pip install tensorflow

GPU 버전

pip install tensorflow-gpu

 

 

 

약 10분 정도 기다리니 설치가 완료되었습니다. 특별한 에러는 없고 정상적으로 설치가 되었네요.

 

 

 

텐서플로우가 정상적으로 설치되었는지 확인해봐야 합니다. 아래 명령을 입력하고 실행하세요. 혹시라도 에러가 나면 지우고 다시 설치해야 합니다.

python -c "import tensorflow"

 

 

 

"DLL load failed: 지정한 모듈을 찾을 수 없습니다."는 파이썬에서 텐서플로우를 할 때 자주 만나는 에러 메시지입니다-_-; 파이썬과 텐서플로우의 버전이 맞지 않아서, 모듈이 제대로 설치되지 않았기 때문인데요. 이런 경우에는 아래 명령으로 문제를 해결할 수 있습니다.

pip install tensorflow==2.0 --upgrade --force-reinstall

 

 

 

텐서플로우를 다시 설치했으면 아래와 같이 정상 동작하는지 확인하세요.

python
import tensorflow as tf
tf.__version__

 

 

 

위 이미지와 같이 버전이 제대로 표시되면 성공적으로 텐서플로우가 설치된거예요. 여기까지 하셨으면 이제~ 첫발을 내딧었다고 할 수 있습니다. 아직 가야할길이 많이 남아있긴한데요. 그림으로 보면서 하나하나 같이 하다보면~ 한달정도면 충분히 텐서플로우를 이용해서 머신러닝을 할 수 있지 않을까요^^; 딥러닝까지 가려면 추가적으로 몇가시 시스템을 더 설치해야 합니다. 뭐 여기까진 아직 생각할 필요는 없을듯해요. 마지막으로 주피터 노트북을 실행해보고 마치도록 할께요.

jupyter notebook

 

 

 

주피터 노트북도 정상적으로 실행이 됩니다. 아나콘다를 사용하지 않으면 직접 설치해야 합니다. 이외에도 로그를 시각화해주는 텐서보드도 있는데요. 이건 다음에 해보는걸로 하죠. 당장 뭔가 볼만한 내용이 없기 때문입니다. 이제 주피터 노트북을 이용해서 웹브라우저에서 직접 파이썬 코드를 작성하고 실행해볼 수 있습니다. 이게 더 쉽게 접근할 수 있어서죠^^; 하지만 사용하지는 않을거 같습니다. 사실 구글에서 제공하는 학습 모델을 가져다가 내 이미지로 다시 학습시켜서 모델을 만들 계획이거든요. 아무튼, 다음에는 진짜 코드로 테스트를 해볼 수 있었으면 좋겠네요~

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[ 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 기초 학습 강좌 보기 ]

 

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