Tensorflow를 다운로드하고 설치하는 방법 Jupyter 수첩

설치 Anaconda를 사용한 TensorFlow on Windows or macOS conda 환경 하나와 몇 가지 명령어만 있으면 됩니다. 또한 TensorFlow를 임포트하는 방법도 배우게 됩니다. Jupyter 수첩브라우저 기반 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 TensorFlow는 사용자를 위해 두 가지 빌드 변형을 제공합니다.

• CPU만 지원하는 TensorFlow컴퓨터에 NVIDIA GPU가 없는 경우 이 빌드를 설치하세요.
• GPU를 지원하는 TensorFlow학습 속도는 빠르지만, 실제 연산 능력이 필요할 때만 설정하는 것이 좋습니다.

이 튜토리얼에서는 TensorFlow 기본 버전이면 충분합니다. 아래 표는 두 가지 빌드 버전을 비교한 것입니다.

버전 참고: TensorFlow 2.10은 네이티브 기능을 지원하는 마지막 릴리스입니다. Windows GPU 지원. 2.11 버전부터 지원됩니다. Windows 사용자는 WSL2 내에서 GPU 빌드를 실행하거나 CPU 패키지를 설치할 수 있습니다. Apple Silicon Mac은 가속을 위해 tensorflow-metal을 추가합니다.

참고 : TensorFlow는 CUDA GPU 지원을 제공하지 않습니다. macOS.

진행 방법은 다음과 같습니다.

macOS 사용자 :

• Anaconda 설치
• TensorFlow 및 관련 라이브러리를 설치하는 .yml 파일을 생성합니다.
• 실행 Jupyter 수첩

Windows 사용자 :

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

TensorFlow를 실행하려면 JupyterAnaconda Holding I 내부에 전용 환경을 조성합니다.Python, Jupyter 그리고 TensorFlow. 필수적인 한 가지를 추가하세요. 데이터 과학 도서관도 마찬가지입니다: 팬더데이터 프레임을 조작하는 함수입니다.

Anaconda 설치

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

해당 버전은 구형 버전입니다. 현재 TensorFlow 2.x 쌍은 다음과 같습니다. Python 3.9~3.12 버전. 2024년부터 Anaconda 기본 채널은 200명 이상의 조직에 유료 라이선스를 요구하므로, 무료로 사용하려면 Miniconda 또는 Miniforge와 conda-forge를 사용하는 것이 좋습니다.

Anaconda는 필요한 라이브러리를 관리합니다. Python or R그런 다음 환경별로 설치합니다.

TensorFlow 및 관련 라이브러리를 설치하는 .yml 파일을 생성합니다.

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.

TensorFlow 튜토리얼 전반에서 사용되는 라이브러리를 포함하는 conda 환경을 생성해야 합니다.

Windows

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

C:\>where anaconda

Anaconda가 설치된 폴더 이름을 알고 싶습니다. 해당 경로 안에 새 환경을 만들고 싶기 때문입니다. 위 그림에서 Anaconda는 Admin 폴더에 있지만, 실제 설치 환경에서는 사용자 이름으로 된 폴더가 사용될 것입니다.

다음으로 작업 디렉토리를 c:\에서 Anaconda3으로 이동합니다.

맥 OS

럭셔리 macOS 사용자 여러분, 터미널을 열고 다음을 입력하세요:

which anaconda

이제 Anaconda 내부에 폴더를 생성하고 그 안에 다음 내용을 포함시키세요. IPython, Jupyter TensorFlow이러한 라이브러리를 선언하는 가장 빠른 방법은 yml 파일을 사용하는 것입니다.

단계 2) 작업 디렉토리 설정

yml 파일이 생성될 작업 디렉토리를 지정하십시오. 위에서 언급했듯이 해당 파일은 Anaconda 내부에 있습니다.

럭셔리 macOS 사용자 :

터미널 기본 설정 사용자/USERNAME아래 그림에서 anaconda3 경로와 작업 디렉터리가 일치합니다. macOS $ 기호 앞에는 현재 폴더가 표시됩니다. 모든 라이브러리는 해당 폴더에 설치됩니다.

텍스트 편집기에 표시된 경로가 일치하지 않으면 터미널에서 `cd PATH` 명령을 실행하세요. 경로에 공백이 포함된 경우 따옴표로 묶어야 합니다.

터미널을 열고 다음을 입력하세요.

cd anaconda3

럭셔리 Windows 사용자 여러분, Anaconda3 바로 앞에 있는 폴더를 확인해 보세요.

cd C:\Users\Admin\Anaconda3

또는 "where anaconda" 명령이 제공하는 경로

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.

럭셔리 Windows 사용자:

echo.>hello-tf.yml

hello-tf.yml이라는 새 파일이 나타납니다.

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. vim yml 파일을 편집하려면

vi hello-tf.yml

지금까지 터미널은 다음과 같습니다.

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

• i 키를 눌러 편집을 시작하세요.
• Esc 키를 누른 다음 :w를 입력하여 저장하세요.
• Esc 키를 누른 다음 :q!를 입력하면 저장하지 않고 종료됩니다.

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

참고 : 파일은 케이스 들여쓰기에 민감합니다. 각 들여쓰기 단계마다 두 칸의 공백이 필요합니다.

MacOS용

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

Code 설명

• name: hello-tf: yml 파일 이름
• 종속성:
• 파이썬=3.6
• 주피터
• 아이파이썬
• 팬더: 설치 Python 3.6, Jupyter, IPython 그리고 판다.
• pip: 설치 Python 도서관
  • 바퀴 URLTensorFlow를 다음에서 직접 설치하세요. Google 저장 API.

Esc 키를 누른 후 :q!를 눌러 편집 모드를 종료하세요.

럭셔리 Windows 사용자 :

Windows 없다 vim그러므로 이 단계에서는 메모장이면 충분합니다.

notepad hello-tf.yml

다음을 파일에 입력하세요

name: hello-tf
dependencies:
 - python=3.6
 - jupyter
 - ipython
 - pandas

Code 설명

• name: hello-tf: yml 파일 이름
• 종속성:
• 파이썬=3.6
• 주피터
• 아이파이썬
• 팬더: 설치 Python 3.6, Jupyter, IPython 그리고 판다.

메모장이 열리며 여기에서 파일을 편집할 수 있습니다.

참고 : Windows 다음 단계에서 사용자가 TensorFlow를 설치하게 되므로, 여기서는 conda 환경만 준비하면 됩니다.

단계 5) yml 파일 컴파일

다음 명령어를 사용하여 .yml 파일을 컴파일하십시오.

conda env create -f hello-tf.yml

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

시간이 걸리고 약 1.1GB의 디스크 공간이 필요합니다.

In Windows

단계 6) 콘다 환경 활성화

이제 두 개의 conda 환경이 생성되었습니다.

격리된 환경이 권장되는 이유는 각각이 기계 학습 프로젝트에는 다른 라이브러리 세트가 필요하며, 프로젝트가 끝나면 해당 라이브러리 세트를 삭제할 수 있습니다.

conda env list

별표는 현재 활성화된 환경을 나타냅니다. hello-tf로 전환하여 활성화하세요. 최신 conda는 모든 플랫폼에서 `conda activate`를 사용하며, `source activate`는 더 이상 사용되지 않습니다.

MacOS 사용자의 경우:

source activate hello-tf

럭셔리 Windows 사용자:

activate hello-tf

모든 종속성이 동일한 환경 내에서 해결되는지 확인하십시오. Python, Jupyter TensorFlow와 는 하나의 접두사를 공유합니다. 세 경로가 서로 다르면 환경을 다시 구축하십시오.

MacOS 사용자의 경우:

which python
which jupyter
which ipython

선택 사항 : 업데이트를 확인하십시오.

pip install --upgrade tensorflow

단계 7) TensorFlow 설치 Windows 사용자

럭셔리 Windows 사용자 :

where python
where jupyter
where ipython

두 Python 현재 두 가지 환경이 존재합니다. 기본 환경과 hello-tf 환경입니다. TensorFlow는 hello-tf 환경에서만 사용할 수 있습니다. 그림에서 Python, Jupyter, IPython은 모두 동일한 환경으로 인식되므로 TensorFlow는 모든 환경에서 사용 가능합니다. Jupyter 노트북입니다.

Windows 사용자는 pip를 사용하여 TensorFlow를 설치합니다.

pip install tensorflow

TensorFlow를 가져오는 방법 Jupyter 수첩

이 부분은 두 운영 체제에서 동일합니다. TensorFlow를 실행하기 전에 매번 환경을 활성화해야 한다는 점을 기억하세요.

다음과 같이 진행하게 됩니다:

• hello-tf conda 환경 활성화
• 엽니다 Jupyter
• TensorFlow를 가져옵니다.
• 노트북 삭제
• 닫기 Jupyter

단계 1) 콘다 활성화

MacOS 사용자의 경우:

source activate hello-tf

럭셔리 Windows 사용자:

conda activate hello-tf

단계 2) 엽니다 Jupyter

그 후에 열 수 있습니다 Jupyter 터미널에서

jupyter notebook

브라우저가 자동으로 열려야 합니다. 그렇지 않으면 복사하세요. URL 터미널에 출력되는 내용이며, http://localhost:8888로 시작합니다.

대시보드에는 작업 디렉터리에 있는 모든 파일이 나열됩니다. 클릭하세요. 새 소식 Python 3 노트북을 만들려면.

참고 : 새 노트북은 작업 디렉터리에 자동으로 저장됩니다.

단계 3) TensorFlow를 가져옵니다.

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

import tensorflow as tf

TensorFlow를 사용하여 첫 번째 코드를 작성해 보겠습니다.

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

새로운 텐셔너 생성되었습니다. 축하합니다! 이제 TensorFlow가 정상적으로 실행됩니다. Jupyter 당신의 기계에.

단계 4) 파일 삭제

Untitled.ipynb라는 파일을 삭제하세요. Jupyter 계기반.

단계 5) 닫기 Jupyter

Jupyter 노트북 자체에서 또는 터미널(Anaconda Prompt)에서 닫을 수 있습니다. Windows).

이와 같은 서비스: Jupyter

메인 패널에서는 Jupyter 노트북, 간단히 클릭하세요. 로그아웃

로그아웃 페이지로 리디렉션됩니다.

터미널에서

터미널 또는 Anaconda Prompt를 선택하고 Ctrl+C를 두 번 누르십시오.

첫 번째 Ctrl+C는 종료를 확인할지 묻는 메시지를 표시하고, 두 번째 Ctrl+C는 종료를 확정합니다.

당신은 성공적으로 로그 아웃했습니다.

Jupyter 주요 콘다 환경

TensorFlow를 실행하려면 Jupyter 다음 세션에서는 먼저 환경을 활성화하세요.

source activate hello-tf

그 단계를 거치지 않으면, Jupyter 기본 환경에서 시작하지만 가져오기가 실패합니다.

자주 묻는 질문