텐서플로우 윈도우에 설치하기

|텐서플로우 설치하기 

 

 이 포스팅에서는 텐서플로우를 아나콘다를 이용해 윈도우에 설치하고 jupyter notebook을 이용하는 방법입니다.

만약 비주얼스튜디오에 설치하는 것을 원하시면 http://lucycle.tistory.com/267 이 링크를 참조해주세요.

 

 

 

|아나콘다 환경 설정하기

 

https://www.anaconda.com/download/

위 사이트에 들어가서 아나콘다 64bit를 다운로드 합니다. 최신버전으로 받아도 상관없으니 최신버전으로 설치하면 됩니다.

 

 

설치과정을 따라오면 되는데 그 중 필수로 바꿔야 하는 설정만 올렸습니다. 아래 사진들을 따라서 설정하면서 설치를 진행하면 됩니다.

 

 

 

이 과정을 하지 않으면 일반 CMD에서 아나콘다 명령어를 사용하지 못합니다.

위 체크를 풀고도 anaconda prompt 를 통해 사용 가능하지만 편리성을 위해 체크합니다.

 

나머지는 알아서 설치하면 됩니다.

 

 

|아나콘다 환경 설정하기 

 

현재 기준 텐서플로우는 파이썬 3.6버전까지만 지원합니다.

따라서 아나콘다 환경을 3.6버전으로 맞춰야 합니다.

 

위 과정을 따라왔다면 CMD창을 관리자 권한으로 엽니다. (만약 위 체크를 해제했다면 아나콘다 prompt를 사용하면 됩니다)

conda update -n base conda

을 쳐서 conda를 업데이트 합니다. (Y/n) 을 물어보니 당연히 Y를 누르고  엔터를 누르면 됩니다.

 

 

python -m pip install --upgrade pip

다음으로 위 명령어를 쳐서 pip버전을 업데이트 합니다.

 

 

만약 위 오류가 난다면

pip install pyhamcrest

를 쳐서 설치하면 됩니다.

pip --version

위 명령어를 통해 pip 버전을 확인할 수 있습니다.

 

 

이제 할 것은 텐서플로우 환경에 맞는 아나콘다 환경을 만드는 것입니다.

conda create -n tensorflow pip python=3.6

이 명령어를 통해 tensorflow 아나콘다 환경을 만듭니다. 만약 다른 이름으로 만들고 싶다면 tensorflow 부분을 다른 이름으로 바꾸고 만들면 됩니다.

현재 텐서플로우가 지원하는 파이썬 버전은 3.6까지기 때문에 3.6버전으로 만들어 줍니다.

 

 

 

|텐서플로우 설치하기

 

우선 CMD창에서

activate tensorflow

를 쳐서 텐서플로우 환경으로 들어갑니다.

 

 

위 과정을 잘 따라왔다면 이렇게 (tensorflow) 라고 뜰 것입니다. 이 상태에서

conda install -c conda-forge tensorflow 

을 쳐서 텐서플로우를 설치합니다.

 

 

여기까지 완료했다면 텐서플로우 설치는 끝났습니다.

이제 주피터 노트북을 설치해야 합니다. 기본적으로 주피터 노트북은 설치되어있지만 사용자가 만든 환경안에서 사용할때는 다시한번 설치해 주어야 합니다.

 

 

해당 아나콘다 환경에

conda install jupyter notebook

명령어를 통해 jupyter notebook을 설치해주면 됩니다.

 

만약 아나콘다 환경이름을 tensorflow가 아닌 다른 환경으로 만들었다면 'activate <환경이름>' 을 쳐서 자신의 환경에 들어간 후 설치하면 됩니다.

그리고 마찬가지로 jupyter notebook을 실행할 때도 자신의 환경에 들어간 후 실행하면 됩니다.

필자의 경우 tensorflow라는 아나콘다 환경에 텐서플로우를 설치했기 때문에

activate tensorflow
 
jupyter notebook

위와 같이 실행할 수 있습니다.

 

아나콘다 환경에서 실행할때는 activate <환경이름>을 친 후에 실행하는 것을 반드시 기억해야 합니다.

 

 

이제 제대로 동작하는지 확인하기 위해서 가장 간단한 코드인

import tensorflow as tf
 
Hello = tf.constant('Hello Tensorflow!')
 
sess = tf.Session()
 
print(sess.run(Hello))

위 코드를 순서대로 주피터 노트북에 쳐서 작동하는지 확인해 보면 됩니다.

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출처/참고

 

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