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[Keras 딥러닝] CPU 가상환경 설정 및 텐서플로, 케라스 설치하기 본문

Python/케라스 창시자에게 배우는 딥러닝

[Keras 딥러닝] CPU 가상환경 설정 및 텐서플로, 케라스 설치하기

끈기JK 2024. 5. 19. 15:55

회사에서 프로젝트를 하려면 유료화된 아나콘다는 쓸 수 없다.

대신 가상환경을 만들어서 거기에 라이브러리를 설치해서 사용한다.

 

 

가상환경 설정

python -m venv aiproject 명령어로 가상환경을 만들어서 들어간다.

activate.bat 을 실행하면 가상환경이 활성화된다.

python -m venv aiproject
aiproject\Scripts\activate
(aiproject) ~aiproject>

이 책의 파이썬 버전인 python 3.6 로 프로젝트 가상환경 만들려면 아래 명령어 사용한다.

그 후 활성화 명령어는 동일하다.

py -3.6 -m venv aikeras

 

 

텐서플로, 케라스 설치

# 텐서플로 설치
pip install tensorflow

# 케라스 설치
pip install keras

tensorflow-gpu 1.4 설치하려면 아래 명령어 사용한다.

pip install tensorflow-gpu==1.4

# tensorflow 1.4 사용하는 경우 keras 2.1.5 설치
pip install keras==2.1.5

 

ModuleNotFoundError 발생하는 경우 에러 메시지 중 다른 폴더를 가리키는 경우가 있다.

라이브러리가 해당 폴더를 탐색하기 때문인데, 나는 해당 프로젝트 자체를 삭제하니 해결되었다.

 

 

 

기타 설치 등

pillow 와 opencv 설치

가상환경 사용자는 5장의 예제를 위해서 pillow 패키지를 아래 명령어로 설치한다.

pip install pillow

 

패키지 목록 저장

가상환경을 활성화한 상태에서 pip install 로 라이브러리를 설치하면 aiproject\Lib\site-packages 에 패키지가 저장된다.

가상환경에 설치된 패키지는 목록을 저장해뒀다가 나중에 다시 설치할 수 있다.

# 패키지 목록 저장
aiproject> pip freeze > requirements.txt

# 패키지 목록대로 설치
aiproject> pip install -r requirements.txt

이렇게만 해도 mnist 정도는 바로 돌아간다.

 

파이썬 버전 확인

설치된 파이썬이 어떤 버전들이 있는지 목록을 보여준다.

py --list