Rec.

머신러닝(?) 딥러닝(?) 기계학습(?) 을 직접 수행하기위해 필요한 도구...를 설치해보자

1. Anaconda 설치

단순히 python과 tensorflow만 설치하여 다양한 교재들과 웹에 있는 다양한 코드의 수행 불가하다.

따라서 다양한 라이브러리를 패키지로 제공해주는 아나콘다(anaconda)를 설치 하는것을 추천한다.

https://www.anaconda.com/download/

본인의 환경에 맞는 installer를 선택하여 그냥 Default로 설치하면 끝..

2. Tensorflow 설치환경 확인

(*) 먼저 설치관련 요구사항 및 환경을 확인해야 시간낭비 공간낭비를 덜 한다.

다양한 설치방법이 있겠지만, Anaconda prompt 에서 pip를 이용해 설치하고자 한다.

따라서 앞서 수행한 아나콘다(Anaconda)의 설치로 기본적인 환경은 구성이 완료 되었다.

그런데!!!

현재(2019.01.23.) Tensorflow는 아래와 같이 파이썬 3.4, 3.5, 3.6을 지원한다.

그러나,

현재(2019.01.23.) Anaconda에 포함되어 있는 파이선은 python 3.7(아래에서 확인)!!!

따라서 Python 3.6을 설치하기 위한 가상환경을 구성 한후 Tensorflow를 설치하였다.

(*) Anaconda를 구버전으로 설치하여 확용하면 가상환경 설정없이도 Tensorflow의 설치 및 활용이 가능하나, 다양한 이점들 때문에 가상환경을 구성하여 설치하는것을 추천 함

3. 가상환경구성

### 가상환경 생성

$ conda create -n [이름] python=3.6

### 생성된 가상환경 확인

$ conda env list

### 가상환경활성화(사용)

$ conda activate [이름]

### 가상환경비활성화(사용중지)

$ conda deactivate

위 명령어들을 차례로 입력한 결과 확인

이로써 Tensorflow를 설치하기 위한 기본적인 환경구성은 마무리 되었다 볼수 있다.