Tensorflow를 다운로드하고 설치하는 방법 Jupyter 수첩

작성자 : 에블린 클라크 에블린 클라크
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이번 튜토리얼에서는 설치 방법을 설명하겠습니다. TensorFlow 아나콘다 Windows. TensorFlow를 사용하는 방법을 배우게 됩니다. Jupyter 노트북입니다. Jupyter 노트북 뷰어입니다.

TensorFlow 버전

TensorFlow는 여러 CPU와 GPU에서 계산을 지원합니다. 즉, 계산을 여러 장치에 분산하여 학습 속도를 개선할 수 있습니다. 병렬화를 사용하면 학습 알고리즘의 결과를 얻기 위해 몇 주를 기다릴 필요가 없습니다.

럭셔리 Windows 사용자인 경우 TensorFlow는 두 가지 버전을 제공합니다.

  • CPU만 지원하는 TensorFlow: 귀하의 머신이 NVIDIA GPU에서 실행되지 않는 경우 이 버전만 설치할 수 있습니다
  • GPU를 지원하는 TensorFlow: 더 빠른 계산을 위해 TensorFlow GPU 지원 버전을 다운로드할 수 있습니다. 이 버전은 강력한 계산 용량이 필요한 경우에만 의미가 있습니다.

이 튜토리얼에서는 TensorFlow의 기본 버전이면 충분합니다.

참고 : TensorFlow는 MacOS에서 GPU 지원을 제공하지 않습니다.

진행 방법은 다음과 같습니다.

MacOS 사용자:

  • Anaconda 설치
  • Tensorflow 및 종속 항목을 설치하기 위한 .yml 파일 만들기
  • 실행 Jupyter 수첩

럭셔리 Windows

  • Anaconda 설치
  • .yml 파일을 생성하여 종속 항목 설치
  • pip를 사용하여 TensorFlow 추가
  • 실행 Jupyter 수첩

Tensorflow를 실행하려면 Jupyter, Anaconda 내에 환경을 생성해야 합니다. 이는 Ipython을 설치한다는 의미입니다. Jupyter, 그리고 TensorFlow를 우리 머신 내부의 적절한 폴더에 저장합니다. 또한 다음을 위한 하나의 필수 라이브러리를 추가합니다. 데이터 과학: "판다". Pandas 라이브러리는 데이터 프레임을 조작하는 데 도움이 됩니다.

Anaconda 설치

다운로드 아나콘다 버전 4.3.1(용 Python 3.6) 적절한 시스템에 대한 것입니다.

Anaconda는 다음 중 하나에 필요한 모든 라이브러리를 관리하는 데 도움을 줍니다. Python 또는 R. 이것을 참조하십시오 아나콘다 설치 튜토리얼

Tensorflow 및 종속성을 설치하기 위한 .yml 파일 생성

그것은 포함

  • Anaconda의 경로 찾기
  • 작업 디렉터리를 Anaconda로 설정
  • yml 파일 생성(MacOS 사용자의 경우 여기에 TensorFlow가 설치됨)
  • yml 파일 편집
  • yml 파일 컴파일
  • 아나콘다 활성화
  • TensorFlow 설치(Windows 사용자만 해당)

단계 1) 아나콘다를 찾아보세요,

가장 먼저 해야 할 일은 Anaconda의 경로를 찾는 것입니다.

TensorFlow에 대한 자습서 중에 사용할 필수 라이브러리가 포함된 새 conda 환경을 만듭니다.

Windows

당신은 경우 Windows 사용자라면 Anaconda Prompt를 사용하여 다음을 입력할 수 있습니다.

C:\>where anaconda

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

우리는 이 경로 내에 새로운 환경을 만들고 싶기 때문에 Anaconda가 설치된 폴더의 이름을 알고 싶습니다. 예를 들어 위 그림에서는 Anaconda가 Admin 폴더에 설치되어 있습니다. 귀하의 경우에는 관리자 또는 사용자 이름과 동일할 수 있습니다.

다음에서는 작업 디렉터리를 c:\에서 Anaconda3으로 설정합니다.

맥 OS

MacOS 사용자의 경우 Terminal을 사용하여 다음을 입력할 수 있습니다.

which anaconda

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

Anaconda 내에 다음을 포함하는 새 폴더를 만들어야 합니다. 아이파이썬, Jupyter 그리고 TensorFlow. 라이브러리와 소프트웨어를 설치하는 빠른 방법은 yml 파일을 작성하는 것입니다.

단계 2) 작업 디렉토리 설정

yml 파일을 생성하려는 작업 디렉터리를 지정해야 합니다.

앞서 말했듯이 Anaconda 내부에 위치합니다.

MacOS 사용자의 경우:

터미널은 기본 작업 디렉터리를 다음으로 설정합니다. 사용자/USERNAME. 아래 그림에서 볼 수 있듯이 anaconda3의 경로와 작업 디렉토리는 동일합니다. MacOS에서는 최신 폴더가 $ 앞에 표시됩니다. 터미널은 이 작업 디렉토리에 있는 모든 라이브러리를 설치합니다.

텍스트 편집기의 경로가 작업 디렉터리와 일치하지 않으면 터미널에 cd PATH를 작성하여 변경할 수 있습니다. PATH는 텍스트 편집기에 붙여넣은 경로입니다. PATH를 'PATH'로 감싸는 것을 잊지 마세요. 이 작업을 수행하면 작업 디렉터리가 PATH로 변경됩니다.

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

터미널을 열고 다음을 입력하세요.

cd anaconda3

럭셔리 Windows 사용자(Anaconda3 이전 폴더를 확인하세요):

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

또는 "where anaconda" 명령이 제공하는 경로

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

관련 기사

단계 3) yml 파일 생성

새 작업 디렉터리 내에 yml 파일을 만들 수 있습니다.

이 파일은 TensorFlow를 실행하는 데 필요한 종속성을 설치합니다. 이 코드를 복사하여 터미널에 붙여넣으세요.

MacOS 사용자의 경우:

touch hello-tf.yml

hello-tf.yml이라는 새 파일이 anaconda3 내부에 나타나야 합니다.

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

럭셔리 Windows 사용자:

echo.>hello-tf.yml

hello-tf.yml이라는 새 파일이 나타납니다.

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

단계 4) yml 파일 편집

yml 파일을 편집할 준비가 되었습니다.

MacOS 사용자의 경우:

다음 코드를 터미널에 붙여넣어 파일을 편집할 수 있습니다. MacOS 사용자는 다음을 사용할 수 있습니다. 정력 yml 파일을 편집하려면

vi hello-tf.yml

지금까지 터미널은 다음과 같습니다.

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

당신은 편집 방법. 이 모드에서는 esc를 누른 후 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 수정하려면 i를 누르세요.
  • 저장하려면 w를 누르세요.
  • q를 누르세요! 종료합니다

편집 모드에서 다음 코드를 작성하고 esc를 누른 후 :w를 누르세요.

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

참고 : 파일은 케이스 그리고 민감한 의도. 각 의도 뒤에는 2개의 공백이 필요합니다.

MacOS용

name: hello-tfdependencies:  
  - python=3.6  
  - jupyter  
  - ipython  
  - pandas  
  - pip:      
  - https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl

코드 설명

  • name: hello-tf: yml 파일 이름
  • 종속성:
  • 파이썬=3.6
  • 주피터
  • 아이파이썬
  • 팬더: 설치 Python 버전 3.6, Jupyter, Ipython 및 pandas 라이브러리
  • pip: 설치 Python 도서관
    • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Install TensorFlow from Google apis.

esc를 누르고 :q! 편집 모드로 이동합니다.

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

럭셔리 Windows 사용자 :

Windows vim 프로그램이 없으므로 메모장만으로도 이 단계를 완료할 수 있습니다.

notepad hello-tf.yml

다음을 파일에 입력하세요

name: hello-tfdependencies:  
- python=3.6  
- jupyter  
- ipython  
- pandas

코드 설명

  • name: hello-tf: yml 파일 이름
  • 종속성:
  • 파이썬=3.6
  • 주피터
  • 아이파이썬
  • 팬더: 설치 Python 버전 3.6, Jupyter, Ipython 및 pandas 라이브러리

메모장이 열리며 여기에서 파일을 편집할 수 있습니다.

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

참고 : Windows 사용자는 다음 단계에서 TensorFlow를 설치하게 됩니다. 이 단계에서는 Conda 환경만 준비합니다.

단계 5) yml 파일 컴파일

다음 코드로 .yml 파일을 컴파일할 수 있습니다.

conda env create -f hello-tf.yml

참고 : 럭셔리 Windows 사용자의 경우 현재 사용자 디렉터리 내에 새 환경이 생성됩니다.

시간이 걸립니다. 하드 디스크에 약 1.1GB의 공간이 필요합니다.

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

In Windows

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

단계 6) 콘다 환경 활성화

우리는 거의 끝났습니다. 이제 2개의 콘다 환경이 생겼습니다.

자습서 중에 사용할 라이브러리를 사용하여 격리된 Conda 환경을 만들었습니다. 이는 권장되는 방법입니다. 기계 학습 프로젝트에는 다른 라이브러리가 필요합니다. 프로젝트가 끝나면 이 환경을 제거하거나 제거하지 않을 수 있습니다.

conda env list

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

별표는 기본 값을 나타냅니다. 환경을 활성화하려면 hello-tf로 전환해야 합니다.

MacOS 사용자의 경우:

source activate hello-tf

럭셔리 Windows 사용자:

activate hello-tf

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

모든 종속성이 동일한 환경에 있는지 확인할 수 있습니다. 이는 중요합니다. Python 사용 Jupyter 그리고 동일한 환경의 TensorFlow. 같은 폴더에 세 개가 보이지 않으면 처음부터 다시 시작해야 합니다.

MacOS 사용자의 경우:

which python
which jupyter
which ipython

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

선택 사항 : 업데이트를 확인할 수 있습니다.

pip install --upgrade tensorflow

단계 7) TensorFlow 설치 Windows 사용자

Windows 사용자의 경우:

where python
where jupyter
where ipython

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

보시다시피 이제 두 개가 생겼습니다. Python 환경. 주요 환경과 ie hello-tf에서 새로 만든 환경. 주요 conda 환경에는 tensorFlow가 설치되지 않고 hello-tf만 설치됩니다. 그림에서 볼 수 있듯이 python, jupyter, ipython이 같은 환경에 설치되어 있습니다. 즉, TensorFlow를 다음과 함께 사용할 수 있습니다. Jupyter 노트북입니다.

pip 명령을 사용하여 TensorFlow를 설치해야 합니다. 에 대해서만 Windows 사용자

pip install tensorflow

Tensorflow를 설치하기 위한 .yml 파일 생성

Tensorflow를 가져오는 방법 Jupyter 수첩

이 부분은 두 OS 모두 동일합니다. 이제 TensorFlow를 import하는 방법을 알아봅시다. Jupyter 노트북입니다.

다음을 사용하여 TensorFlow를 열 수 있습니다. Jupyter.

참고 : TensorFlow를 열 때마다 환경을 초기화해야 합니다.

다음과 같이 진행하게 됩니다:

  • hello-tf conda 환경 활성화
  • 엽니다 Jupyter
  • 텐서플로우 가져오기
  • 노트북 삭제
  • 닫기 Jupyter

단계 1) 콘다 활성화

MacOS 사용자의 경우:

source activate hello-tf

럭셔리 Windows 사용자:

conda activate hello-tf

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

단계 2) 엽니다 Jupyter

그 후에 열 수 있습니다 Jupyter 터미널에서

jupyter notebook

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

브라우저가 자동으로 열리고, 그렇지 않으면 터미널에서 제공한 URL을 복사하여 붙여넣습니다. http://localhost:8888로 시작합니다.

텐서플로우 내부 Jupyter 노트북에서는 작업 디렉터리 내의 모든 파일을 볼 수 있습니다. 새 노트북을 만들려면 다음을 클릭하기만 하면 됩니다. 그리고 Python 3

참고 : 새 노트북은 작업 디렉터리에 자동으로 저장됩니다.

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

단계 3) 텐서플로우 가져오기

노트북 내에서 TensorFlow를 가져올 수 있습니다. Jupyter tf 별칭이 있는 노트북입니다. 실행하려면 클릭하세요. 아래에 새 셀이 생성됩니다.

import tensorflow as tf

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

TensorFlow를 사용하여 첫 번째 코드를 작성해 보겠습니다.

hello = tf.constant('Hello, Guru99!')
hello

새로운 텐서가 생성됩니다. 축하합니다. 다음을 사용하여 TensorFlow를 성공적으로 설치했습니다. Jupyter 귀하의 컴퓨터에.

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

단계 4) 파일 삭제

Jupyer 내에서 Untitled.ipynb라는 파일을 삭제할 수 있습니다.

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

단계 5) 닫기 Jupyter

닫는 방법은 XNUMX가지가 있어요 Jupyter. 첫 번째 방법은 노트북에서 직접 사용하는 것입니다. 두 번째 방법은 터미널(또는 Anaconda Prompt)을 사용하는 것입니다.

이와 같은 서비스: Jupyter

메인 패널에서는 Jupyter 노트북, 간단히 클릭하세요. 로그아웃

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

로그아웃 페이지로 리디렉션됩니다.

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

터미널에서

터미널 또는 Anaconda 프롬프트를 선택하고 Ctrl+C를 두 번 실행합니다.

처음으로 Ctrl+C를 수행하면 노트북을 종료할지 묻는 메시지가 표시됩니다. 확인하려면 Ctrl+C를 반복하세요.

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

Tensorflow 가져오기 Jupyter 수첩

당신은 성공적으로 로그 아웃했습니다.

Jupyter 주요 콘다 환경

추후 사용을 위해 jupyter로 TensorFlow를 시작하려면 새 세션을 열어야 합니다.

source activate hello-tf

그렇지 않다면 Jupyter 찾지 못할 것이다 TensorFlow

Jupyter 주요 Conda 환경