딥러닝을 위한 환경설정법

2019-01-28

‘윈도우즈 운영체제에서 딥러닝을 위한 아나콘다 가상환경 구축’ 방법

[ 요약 ]

  • 문제인식 : 윈도우즈 환경에서 파이썬 3.7 버전의 경우 딥러닝 패키지를(특히 텐서플로우) 사용할 수 없는 상황
  • 해결방안 : 아나콘다 가상환경을 이용하여 별도의 파이썬 3.6 버전 가상환경을 구축하고, 구축한 가상환경 내에서 딥러닝에 필요한 라이브러리를 설치한다.

step 1) cuda 9.0 설치

  • https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 접속
  • 내 컴퓨터 사양으로 선택하고 install type은 local로 선택한다.
  • 다운로드 및 설치

step2) cuDnn 설치

  • https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 접속
  • (만약에 nvidia계정이 없으면 생성해야함)
  • cuda9.0 선택, os선택
  • 다운로드 및 압축해제
  • bin폴더, include폴더, lib폴더, NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt파일 복사해서 cuda설치경로로 붙어넣기.

경로예시) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

step 3) 명령프롬프트(관리자권한) 실행

step 4) “conda create -n 가상환경이름 python=3.6” 명령어 실행

  • 파이썬 3.6버전을 사용할 수 있는 가상환경이 생성된다 ex) conda create -n VE python=3.6

step 5) “activate 가상환경이름” 명령어를 실행하여 생성한 가상환경을 활성화 한다.

ex) activate VE

  • “conda info –envs” 명령어는 내가 생성한 가상환경이 어떤게 있는지 확인할 수 있는 명령어이다.
  • “deactivate”는 가상환경을 비활성화 시키는 명령어이다.
  • 가상환경 삭제는 ‘conda remove –name 가상환경이름 –all’

ex) conda remove –name VE –all

  • 아래는 예시

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step 6) ‘tensorflow’ 패키지 설치

  • 가상환경을 활성화한다.
  • ‘pip install tensorflow’ 명령어를 이용하여 패키지를 설치한다.
  • (만약에 내 딥러닝 연산 시 gpu 안쓰려면 저명령어에 -gpu뺀것을 입력한다.)
  • 패키지 설치가 완료되면 다음과 같이 실행하여 문제가 없는지 확인한다.

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step 7) ‘keras’, ‘theano’설치

  • ‘conda install keras’ 명령어로 케라스 설치
  • ‘conda install theano’ 명령어로 띠아노 설치

step 8) ‘주피터 노트북’ 다중커널 설정

  • ‘ipython’ 패키지 설치
  • ‘ipykernel’ 패키지 설치
  • ‘ipython kernel install –user’ 명령어로 새로운 주피터 커널을 생성한다.
  • C:\Users\사용자이름\Anaconda3\share\jupyter\kernels 밑에 가상개발환경을 위한 커널폴더를 만들고 kernel.json 파일을 생성한다.

기본적으로 python3 폴더가 있고 그안에 kernel.json파일이 있다. kernel.json파일에는 주피터 노트북에서 기본으로 사용할 수 있는 Python3 노트북의 설정이 여기 있는데, 그 내용은 다음과 같다.

{

“argv”: [

“C:\Users\사용자이름\Anaconda3\python.exe”,

“-m”,

“ipykernel_launcher”,

“-f”,

“{connection_file}” ],

“display_name”: “Python 3”,

“language”: “python”

}

  • 가상개발환경을 위한 노트북용 폴더(폴더이름이 가상개발환경의 이름과 일치하지 않아도 된다)를 하나 만들고 python3 폴더 내에 kernel.json 파일을 복사해서 가상환경을 위한 노트북용 폴더 안에 붙어넣어준다.

  • kernel.json 파일 편집

kernel.json의 세 번째 행은 파이썬 실행파일이 있는 경로와 파일명이다. 보통 가상개발환경은 C:\Users\사용자이름\Anaconda3\envs 아래에 만들어 진다. 그리고 가상개발환경 폴더에 python.exe가 있다. 그리고 “display_name” 에는 주피터 노트북 이름을 적어준다, 이름은 가상개발환경의 그것과 달라도 된다.

{

“argv”: [

“C:\Users\사용자이름\Anaconda3\envs\가상개발환경을 위한 노트북용 폴더이름\python.exe”,

“-m”,

“ipykernel_launcher”,

“-f”,

“{connection_file}”

],

“display_name”: “가상환경이름”,

“language”: “python” }

  • 주피터 노트북 실행 후 아래와 같은 그림처럼 가상환경의 커널이 추가되었는지 확인한다.

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step 9) 아래와 같이 텐서플로우 사용을 위한 패키지들을 아나콘다 클라우드에서 검색하여 인스톨 명령어로 설치한다.

  • 아나콘다 클라우드 URL : https://anaconda.org/
  • 텐서플로우 사용을 위한 패키지 목록

matplotlib, seaborn, scikit-learn