아나콘다는 다양한(수학, 과학 등등) 패키지를 포함하고 있는 파이썬 배포판이라고 합니다.
(참고 : tensorflow.org - Anaconda installation )
그리고 독립된 공간을 만들 수 있게 해주기 때문에 다른 패키지끼리의 충돌이나 다른 버전으로 인한 충돌을 막아 줍니다.
이걸 설치해야 텐서플로 예제들이 잘 작동할 테니 설치해 줍니다.
1. 아나콘다 설치
우리는 파이썬 2.7을 기준으로 하고 있으므로 항상 2.7 대응 버전을 설치해 줍니다.
그리고 64bit 버전으로 진행하고 있으므로 64bit 버전을 받아야 합니다.
다음 주소에서 아나콘다 리눅스 버전을 다운로드 받아 압축을 풀어 줍니다.
참고 : continuum.io - GET SUPERPOWERS WITH ANACONDA
터미널을 열고 'sudo su'를 입력하고 비밀번호를 입력하여 슈퍼유저를 활성화합니다.
다운로드한 파일을 터미널로 드래그하여 설치합니다.
다음 명령어를 사용하여 설치해도 됩니다.
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bash Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh |
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라이선스에 동의하냐고 물어보면( do you approve the license terms )
'Yes'
그 이후로는 디폴트값으로 설치합니다.
하지만!
마지막에 패스설정에서 'yes'해줘야 수동으로 다시 패스를 설정하는 불상사가 없어집니다 ㅎㅎㅎ
설치가 완료되었습니다.
아나콘다가 제대로 설치됐는지 확인하려면 아래 명령어를 사용하시면 됩니다.
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$ conda --version |
cs |
만약 아래와 같은 에러가 난다면 터미널을 닫고 새 터미널을 열어서 테스트해봅시다.
conda : 명령어를 찾을 수 없습니다.
이제 업데이트가 있는지 확인하기 위해 아래 명령어를 입력합니다.
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$ conda update conda |
cs |
업데이트가 있다면 'y'를 눌러 업데이트를 해줍니다.
2. 콘다 공간 만들기
'tensorflow'라는 콘다(conda) 환경을 만들어 줍니다.
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# Python 2.7 - 우리는 이걸 사용합니다.
$ conda create -n tensorflow python=2.7
# Python 3.4
$ conda create -n tensorflow python=3.4
# Python 3.5
$ conda create -n tensorflow python=3.5 |
cs |
중간에 질문 나오면 'yes' 해줍시다.
이렇게 공간이 만들어 졌습니다!!
이제 아래 명령어를 통해 우리가 만든 콘다 공간에 들어갈 수 있습니다.
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$ source activate tensorflow |
cs |
프롬프트 앞에 '(tesorflow)'가 붙었습니다!
콘다 공간에서 나오려면 아래 명령어를 입력하면 됩니다.
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(tensorflow)$ source deactivate |
cs |
콘다 공간을 지우려면 아래 명령어를 입력합니다.
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conda uninstall [콘다 공간 이름] |
cs |
근데 이미 지워서 에러가 ㅋㅋㅋㅋ
3. 콘다 공간에 텐서플로 설치하기
콘다 공간을 활성화 하고
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$ source activate tensorflow
(tensorflow)$ |
cs |
이전 포스팅에서 텐서플로를 설치하듯이 주소를 세팅하고
( 참고 : [Tensorflow] 우분투(Ubutu) 16.04에 텐서플로(Tensorflow) 설치하기 )
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# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7 - 우린 이것만 사용합니다.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl
# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.5
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl
# Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow-0.10.0-py3-none-any.whl |
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아래 명령어를 통해 텐서플로를 설치해 줍니다.
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# Python 2 - 우린 이걸 사용합니다.
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
# Python 3
(tensorflow)$ pip3 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL |
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설치가 끝나면 다음 코드를 넣어 텐서플로가 잘 설치되었는지 확인해 봅시다.
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$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
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>>> |
cs |
에러가 난다?
만약 설치 중에 다음과 같은 에러가 난다면 pip에 '--ignore-installed' 옵션을 주지 않아서입니다.
Cannot remove entries from nonexistent file /home/danggun/anaconda2/envs/tensorflow2/lib/python2.7/site-packages/easy-install.pth
'--ignore-installed' 옵션을 까먹지 맙시다 ㅎㅎㅎ
4. 아나콘다에서 제공하는 패키지 이용하기
아나콘다 자체적으로 텐서플로 패키지를 제공합니다.
아래 명령어로 아나콘다에 텐서플로 패키지를 인스톨할 수 있습니다.
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conda install tensorflow |
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패키지를 다운로드 받아서 인스톨이 진행 됩니다.
마무리
포스팅 2개에 걸쳐서 텐서플로를 설치'만' 했습니다 ㅎㅎㅎㅎ
이제 다음 포스팅은 정말 텐서플로 사용을 위한 세팅을 하겠습니다.
