아스

오늘로 처음 유튜브에 있는 김성훈 교수님의 '딥러닝 개론' 강의 수강을 시작했다.

그런데 3강(2강)에서 ML, DL 분석을 위해 필요한 Tensorflow를 설치하는 영상이 나왔다. PPT로 간략하게 소개되었지만 나한테는 매우 험난한(!) 과정이었다...

tensorflow 홈페이지의 가이드를 이용하라고 하셨지만, 긴 가이드를 읽다 보면 정말 이걸 다 설치해야 하나, 그런 고민이 생긴다. ex. Bazel, MSY22, 등등...

그래서 번역본이 아닌 다른 한국어 블로그 글을 참고했다!

출처: [파이썬] 텐서플로(TensorFlow) 설치하는 방법, 딥러닝 환경 구축하기 (tistory.com)

이 단계를 내가 이해한 방식으로 정리해 보면, 다음과 같다.

1. anaconda 설치

Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

여기로 가서 아나콘다 최신 버전을 설치한다.

* Anaconda가 정확히 Python과 관련해서 무슨 일을 하는지 난 모른다. 이걸 다 이해하고 하면 강의 수강하는 걸 미루게 될까봐 그냥 얼렁 진행했다.

2. 주어진 코드를 Anaconda prompt를 관리자 모드로 실행 후 그대로 입력

이 블로그는 뭘 더 설치하라고 하지 않고, 그냥 설치한 Anaconda prompt을 관리자 모드로 실행(중요!) 시킨 다음에, 해당 코드를 입력하라고 해서 편했다.

-> 이 블로그에서 하라는 대로 Jupyter notebook까지 실행해 준다. 그러면 코드가 실행되긴 커녕 갑자기 웬 Jupyter Notebook 사이트 내지 홈페이지로 이동해서 당황했는데, 맞으니까 당황하지 말자.

3. Jupyter Notebook에서의 이후 작업

대강 이런 화면이 나오는데, 여기서 우상단(Logout 버튼의 바로 밑 위치)의 버튼인 New 버튼을 누르고, Python3을 입력한다. 새 Notebook을 설치한다는 의미인데, 그래야 코드를 입력할 수 있으므로 일단 실행한다.

그러면 이런 화면이 나온다.

여기서 Widgets 버튼 밑의 Code라고 되어 있는 부분을 Markdown으로 바꿔준 뒤, 코드를 입력하면 된다.

+) 제목을 입력하고 싶으면 앞에 #을 붙이고 입력하면 된다.

++) 나중에 알았는데, Jupyter Notebook은 코드를 실행하면서 관련 설명도 적어둘 수 있는, 그러니까 코드를 좀 더 편리하게 작성하도록 도와주는 도구 역할인 것 같다.

코드를 하나의 블럭 단위로 실행할 수 있는데, 한 블럭에 여러 줄을 쓸 수도 있다. 이렇게!

4. 코드 실행

아무튼, 이제 블로그 글에 있던 예시 코드를 작성해 보겠다.

* 이 코드는 예시 데이터를 넣어 모델을 만드는 코드로써, tensorflow가 정상적으로 작동하는지 확인하는 역할을 한다!

(만약 정상적으로 프로그램이 돌아가고 어떤 결과값이 나온다면 tensorflow가 정상적으로 잘 설치되었다는 의미이다.)

위처럼 입력했고, 이런 결과가 나왔다!

뭔 의미인지는 모르지만, 앞으로 tensorflow를 사용할 시 Jupyter Notebook을 사용해서 이런 식으로 코드를 입력하면 이와 유사한 방식으로 결과가 나올 것임을 확인해서 뭔가 뿌듯하다. 다음 tensorflow를 사용하는 강의는 내일 수강해야지.