Anaconda + TensorFlow 설치 (Windows 10)

아나콘다(Anaconda)란 파이썬(Python)과 수 백 가지 이상의 데이터 과학 패키지가 종속성 문제 없이 함께 설치되는 종합 패키지이다. 아나콘다(Anaconda)를 사용하면 필요한 여러 패키지들을 별도로 하나씩 설치해주어야 하는 번거로움이 없고 쉽게 가상환경을 만들고 버전 관리를 할 수 있기 때문에 편리하다.

아나콘다(Anaconda)는 다음 경로에서 받을 수 있다. https://www.anaconda.com

Individual / Team / Enterprise 중에서 Individual Edition
Python 3.7 / Python 2.7 중에서 Python 3.7
64 / 32 중에서 64-Bit를 선택해서 설치 파일을 다운로드 받는다.
(2020년 3월 기준)

다운로드 받은 파일을 관리자 권한으로 실행하여 설치를 진행한다.

다른 사용자도 사용할 수 있도록 할 것인지를 묻는 내용이다. (보통의 경우 나만 사용하도록 설정해준다.)

설치되는 경로를 지정해준다. (특별한 경우가 아니라면 default 경로를 사용한다.)

첫 번째는 설치되는 아나콘다(Anaconda) 를 일반적인 PATH 경로에 추가할 것인지를 묻는 내용이다. (다른 프로그램들에 영향을 끼칠 수 있으므로 체크하지 않는다.)

두 번째는 PyCharm 등의 프로그램에서 아나콘다에 포함되어 있는 파이썬을 사용하도록 등록을 할지를 묻는 내용이다. (PyCharm에서 아나콘다를 사용하려면 체크를 해준다.)

이제 아나콘다(Anaconda) 설치가 완료되었다.

다음과 같이 설치된 관리자 권한으로 아나콘다 프롬프트 (Anaconda prompt)를 실행한다.

파이썬(Python)이 정상적으로 설치되었는지 확인한다.

아나콘다(Anaconda) 버전을 확인하고 최신 버전으로 업데이트 해준다.

설치되어 있는 패키지들은 “conda list” 명령어로 확인이 가능하다.

가상환경(Virtual Environment)이란 원하는 패키지들 (또는 원하는 특정 버전) 만을 모아 놓은 가상의 환경을 말한다. 각각의 가상환경은 독립적이어서 서로 다른 가상환경에 영향을 주지 않는다. 예를 들면, 가상환경1에서는 A라는 패키지의 1.0 버전을, 가상환경2에서는 A라는 패키지의 2.0 버전과 B라는 패키지의 1.2 버전을 각각 따로 설치하여 관리하고 사용할 수 있다.

기본으로 세팅된 가상환경의 이름은 콘솔창 프롬프트에도 나와 있듯이 base이다. 다음과 같이 가상환경 목록을 확인할 수 있다. (현재는 base 환경 하나만 생성되어 있다.)

새로운 가상환경을 생성하는 방법은 다음과 같다.

conda create -n [가상환경 이름]
conda create -n [가상환경 이름] python=3.6

두 번째 방법처럼 파이썬(Python) 버전을 명시적으로 지정해주면 해당 버전의 파이썬(Python)이 자동으로 설치되어 가상환경을 구성하게 된다.

특정 가상환경으로 들어가는 방법은 다음과 같다. (가상환경 활성화 방법)

conda activate [가상환경 이름]

특정 가상환경을 삭제하는 방법은 다음과 같다.

conda remove -n [가상환경 이름] –all

특정 패키지를 설치하는 방법은 다음과 같다. (둘 중에서 아무 방법이나 사용하면 된다.)

conda install [패키지 이름]
pip install [패키지 이름]

따라서, TensorFlow GPU 는 다음과 같이 설치할 수 있다.

conda install tensorflow-gpu

TensorFlow GPU 버전을 설치하려면 CUDA Toolkit과 cuDNN 등이 미리 설치되어 있어야 한다. 파이썬(Python)을 실행하고 다음과 같이 TensorFlow가 정상적으로 설치되었는지를 확인해보자.

>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
>>> print(tf.keras.__version__)

TensorFlow가 정상적으로 설치가 되었다면 문제없이 버전이 출력될 것이다.

TensorFlow 코드를 실행하는 중에 FutureWarning, deprecated 등의 경고(warning) 메세지가 발생하는 경우가 있다. 이러한 메세지는 사용하는 라이브러리 중에서 향후 버전에서는 지원되지 않는 코드가 포함되어 있다는 것에 대한 경고이며, 향후 릴리즈에서는 지원되지 않을 가능성이 있다는 것을 의미한다. 당장은 문제가 없기 때문에 지저분하게 출력되는 경고 문구를 보고 싶지 않다면 다음 코드들을 추가해주면 된다.

import warnings
warnings.filterwarnings(‘ignore’)

import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’

import tensorflow.python.util.deprecation as deprecation
deprecation._PRINT_DEPRECATION_WARNINGS = False

코드 에디터로 PyCharm을 사용한다면 PyCharm에서 아나콘다(Anaconda) 가상환경이 사용 가능하도록 설정해주어야 한다.

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