[모두의 딥러닝] 01. 파이썬과 텐서플로, 케라스 설치하기

딥러닝 실습 환경을 만들어 봅시다.

그 전에, 

딥러닝이란 무엇 일까요?

사람이 할 수 있는 것과 유사한 판단을 컴퓨터가 해 낼 수 있게끔 인공지능을 연구하던 중, 기존의 데이터를 이용해 앞으로의 일을 예측하는 '머신러닝(machine learning)' 기법이 효과적임을 발견했습니다.

이 머신러닝 안에는 여러 알고리즘들이 있는데, 이 중 가장 좋은 효과를 내는 것이 바로 '딥러닝(deep learning)'이다.

딥러닝 ⊂ 머신러닝 ⊂ 인공지능

딥러닝 환경 설치하기

* 내 컴퓨터의 시스템 정보 확인하기

텐서플로는 64비트 윈도우즈만을 지원하므로, 사용하는 PC가 64비트인지 확인해야 한다.

시작 > 검색 > 제어판 > 시스템 순서로 열어, '시스템 종류' 부분을 확인한다.

* CPU? GPU?

딥러닝을 일반 CPU에서 동작시킬지, 고속 그래픽 처리에 특화된 전용 프로세서인 GPU에서 동작시킬지 선택해야 한다. 본 교재는 어느 것을 선택해도 잘 동작한다. 이 책을 읽은 후 다른 데이터를 이용해 딥러닝을 실행할 때 데이터의 용량이 클 경우를 대비해 GPU 작업 환경을 갖추길 바란다.

아나콘다 설치하기

* 아나콘다 사이트가기

아나콘다3 64비트 인스톨러를 내려받은 후 설치한다. (파이썬 3.5 이상 버전을 선택)

아나콘다 사이트 주소 : https://www.continuum.io/downloads

설치 후, 시작에서 검색으로 Anaconda Prompt 를 찾아 실행 시킨다.

명령 프롬프트가 나타나면, 다음과 같이 아나콘다 환경과 실습용 작업 환경을 tutorial이란 이름으로 생성하여 저장한다. (아나콘다3 파이썬 3.6 패키지 안에는 하위 버전의 파이썬이 모두 포함되어 있다. 본 교재는 3.5 버전으로 제작됐다. )

$ conda create -n tutorial python=3.5 numpy scipy matplotlib spyder pandas seaborn scikit-learn h5py

tutorial : 작업환경

python=3.5 : 파이썬 버전

numpy ... h5py : 교재에서 사용되는 모든 파이썬 라이브러리 이름

텐서플로 설치하기

아나콘다 명령 프롬프트에서 active tutorial 명령어를 실행한다. 앞서 생성한 tutorial 환경을 활성화하는 명령이다. (tutorial) 표시가 프롬프트 맨 앞에 나타난다.

$ (tutorial) pip install tensorflow

를 입력하여 텐서플로를 설치한다. 설치 후 확인은 python을 실행한 다음

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

을 입력했을 때 텐서플로의 버전을 확인한다.

케라스 설치하기

$ (tutorial) pip install keras

를 입력하여 케라스를 설치한다. 마찬가지로 python을 실행한 다음 import keras를 입력했을 때 다음과 같이 (Using TensorFlow backend) 출력되면 설치가 완료된 것이다.

파이참 설치하기

* 파이참(Pycharm) 내려받기 페이지를 접속하여 Community 버전을 선택하여 내려받는다.

Pycharm 주소 : https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

설치를 마쳤으면, Create New Project 버튼을 눌러 새 프로젝트를 만든다.

Location 항목에 딥러닝 프로젝트를 담을 폴더를 선택합니다.

아나콘다 환경을 불러오기 위해 Intepreter 항목 오른쪽 끝에 있는 톱니바퀴 모양 버튼을 눌러 Add Local을 선택합니다.

앞에서 설치하는 tutorial 작업 환경이 Anaconda3 > envs > tutorial에 설치되어 있다. tutorial 폴더 안에 있는 python.exe를 선택하고 OK 버튼을 누른다.

Location 항목으로 설정한 폴더에, 교재 예제 소스를 복사해 넣는다. 다시 파이참을 실행한다.

딥러닝 실행하기

실습 코드를 실행하기 위해, 파이참에서 보이는 deep_code 폴더를 선택해 01_My_First_Deeplearning.py 를 선택하여 소스 파일을 연다. 메뉴의 Run > Run을 선택해 스크립트를 실행시킨다.

정상적으로 모두 설치되었다면, 마지막에 Auccracy: 0.8511 이런식으로 뜰 것이다.

교재 예제 소스 : https://github.com/gilbutITbook/006958