공대답게, 음악답게

python으로 다양한 라이브러리를 받아서 사용하다 보면,

라이브러리의 버전 차이 때문에 곤란할 때가 많습니다.

여기서는, conda 명령어를 통해 environment(가상 환경)을 만들어,

그곳에 필요한 라이브러리를 설치하는 실습을 해보도록 하겠습니다.

(주의! anaconda 64bit, window 환경이 기본적으로 설치되어 있어 합니다!)

Anaconda Prompt를 열어주세요!

env 만들기

conda create -n keras_env python=3.6

keras_env라는 이름으로 가상 환경을 만들건대, python 버전은 3.6으로 설치할 것이라고 명명한다.

설치되어있는 env를 보려면 

conda env list

라고 작성해주시면 됩니다.

Anaconda Prompt 창을 보시면

다음과 같이 (base)라는 것을 보실 수 있습니다. base는 가상 환경이 아닌 기본 환경을 뜻하는 것으로,

가상 환경으로 넘어가서 라이브러리들을 설치해주어야 합니다.

conda activate keras_env

다음과 같이 작성해주시면 

가상 환경이 활성화되었음을 확인할 수 있습니다.

pip list

해보시면,

기본적으로 설치되는 라이브러리들(뭔가 가상환경 실행을 위한 파일들 같음) 빼고는 라이브러리가 텅텅 빈 것을 볼 수 있습니다.

# 가상환경 비활성화
conda deactivate

# 가상환경 삭제
conda env remove -n keras_env

다음 명령어로 비활성화할 수 있고, 삭제할 수 있습니다.

마지막으로, 가상 환경에 tensorflow와 keras를 설치해보도록 하겠습니다.

현재는 tensorflow가 2.1.0까지 나와있는 상태입니다.

"케라스 창시자에게 배우는 딥러닝" 책을 공부하기 위해서, 책에서 사용하는 라이브러리 버전과 같게

tensor flow를 설치하는게 아무래도 좋겠죠?

tensorflow는 1.8.0 버전, keras는 2.2.0 버전을 사용하는 것 같으니 버전을 맞추어 pip로 설치해보도록 합시다.

가상환경 turn it on!

pip install tensorflow==1.8.0
pip install keras==2.2.0

설치가 문제없이 되었음을 확인할 수 있습니다.

python을 열고 import 해보겠습니다.

잘 import 되는 것을 확인할 수 있습니다!

지금까지 가상환경 설치, 가상환경에서 tensorflow,keras를 버전에 맞추어 설치해보았습니다.