Rec.

앞서 구성된 환경(Tensorflow설치(1) - 환경구성)을 기반으로 Tensorflow를 설치하도록 하겠다.

(최신의 Tensorflow는 https://www.tensorflow.org/install/ 를 참고하여 설치하는것을 추천!!!)

Tensorflow의 설치!!

다양한 Tensorflow의 설치 방법이 있겠지만,

여기서는 Anaconda Prompt에서 pip를 이용해 설치할 것이다.

1. CPU only tensorflow 

CPU만을 사용해 연산을 수행, 

tensorflow.org에서 초심자에 권장하는 패키지 이며 설치 또한 매우 쉽다.

(py36_tf) C:\Users\    > pip install --upgrade tensorflow

별 오류메시지 없이 설치가 완료되었으니,

정상적으로 설치 되었는지 확인 하기 위해 Hello world를 출력해 보았다.

(py36_tf) C:\Users\    > python

...

>>> import tensroflow as tf

>>> hello = tf.constant("Hello world!")

>>> sess = tf.Session()

>>> print(sess.run(hello))

b'Hello world!'

>>> sess.close()

자세한 설명은 않고,

오류메시지 없이 "b'Hello world!'"가 출력되었다면 잘 설치 된것이다.

(*) Hello world! 출력결과

">>> sess = tf.Session()" 수행 이후에 경고(?) 메시지를 확인할 수 있는데...

이는 시스템에서 AVX2 명령어를 지원하나 설치된 텐서플로우가

해당명령어를 사용하지 않도록 빌드된 버젼이 설치되어 발생되는 Warning 이다.

이는 직접 빌드하면 문제가 해결되며, 일단은 무시하고 넘어가자.

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.