TensorFlow의 시작과 설치


1. TensorFlow란 무엇인가

- 머신러닝 라이브러리(오픈소스)

- 공식사이트: https://www.tensorflow.org/


2. TensorFlow를 위해 알아두어야 할 것

- TensorFlow는 CPU / GPU 버전 두개가 있고 말 그대로 CPU / GPU를 사용하는데 GPU는 NVIDIA CUDA GPU만 가능하다.

- Python을 독립적으로 동작시킬 가상화 Container 설치

- 가상화 환경에 Python 설치

- 가상화 환경에 TensorFlow 설치


2-1. 가상화(독립) 환경 설치(Mac OS 기준)

- 이유: Python은 R언어와 유사하게 라이브러리를 설치하고 로드한다고 한다. 이렇게 설치되고 로드된 라이브러리들이 서로 영향을 끼칠 수 있다고 하니 분리해야 한다.

- TensorFlow에서 지원하는 가상화 수단:

  1) virtualenv: TensorFlow에서 추천하는 수단. Python의 공식 가상화 Container이다.

  2) "native" pip: pip="Python Package Index" 라는 뜻이고 Mac에는 기본적으로 Python이 설치되어 있다. 이를 native라고 칭하고 있으며 이를 바로 사용한다면 가상화 환경을 설치하는 의미가 없겠다.

  3) Docker: virtualenv와 유사하지만 TensorFlow 가 완전히 설치된 이미지를 설치해야 해서 용량이 크고 mac에서는 CPU 버전 이미지만 있는 단점이 있다.

  4) Anaconda: 커뮤니티 버전은 있으나 공식적인 지원은 하지 않고 있다.



이 정도만 알면 이제 공식사이트를 읽으며 설치를 해도 무리가 없을 것이니 따라서 설치해보자.



필자는 2-1에서 mac 의 환경이고 virtualenv를 선택했다.


2-1. virtualenv 설치

$ sudo easy_install pip
$ sudo pip install --upgrade


2-2. 가상화 환경에 Python 설치

// Python 2.7

$ virtualenv --system-site-packages tf_py_2.7

$ source ~/tf_py_2.7/bin/activate

(tf_py_2.7) $


// Python 3.x

$ virtualenv --system-site-packages -p python3 tf_py_3

$ source ~/tf_py_3/bin/activate

(tf_py_3) $

- virtualenv의 방식은 원하는 Python 가상화 환경을 가져오는 것이고 tf_py_2.7 / tf_py_3 는 폴더명이다.

  폴더 안에서 관리된다고 보면 되고 폴더를 삭제하는것도 이 환경을 삭제하는 방법이다.

- 가상화tool을 이용하는 것은 명령어 앞에 접두어 virtualenv가 온다고 보면 되며 실행하는동안 앞에 폴더명이 나온다.


2-3. 가상화 환경에 TensorFlow 설치

// Python 2.7

(tf_py_2.7) $ pip install --upgrade tensorflow


// Python 3.x

(tf_py_3) $ pip3 install --upgrade tensorflow


 끝.



Reference

- https://www.tensorflow.org/install/install_mac

- http://hunkim.github.io/ml/

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