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Machine Learning 대표적인 라이브러리 

- TensorFlow, Caffe, mxnet, Theano, deeplearning4j, ... 중 TensorFlow가 사용자 많음. 공부하기 적합함.

- Python 활용이 용이함.

- Data Flow Graph 기반 (Node, Edge, ...)


관심글

- 머신러닝 프레임 워크 비교 : Deeplearning4j, Torch, Theano, TensorFlow, Caffe, Paddle, MxNet, Keras 및 CNTK, http://ysmanse.tistory.com/61

- 딥러닝 프레임 워크 비교: https://www.slideshare.net/JunyiSong1/ss-75552936




1. Anaconda3 설치

    - 설치버전: 5.1.0

    - 다운로드 링크: https://www.anaconda.com/downloads

    - Python 3.5 버전 및 관련 라이브러리들이 함께 설치됨.

    - 설치 시 Install for "Just Me"

    - 설치시 Advanced Option 둘 다 체크하는 것이 좋음

    Getting started with Anaconda

    - 환경변수 체크

      제어판 > 시스템 및 보안 > 시스템 > 고급 시스템 설정 > 환경변수

      \Anaconda3
      \Anaconda3\Library\bin
      \Anaconda3\Scripts

2. Nvidia GPU 사용 시(아니라면 패스)


2. TensorFlow 설치

    - Proxy 설정이 필요한 경우

    conda config --set ssl_verify False
    # .condarc 파일 수정

        ssl_verify: false

        proxy_servers:

        http: http://IP:PORT

        https: https://IP:PORT

    - Conda 명령어를 통한 라이브러리 업데이트

      - conda update conda

      - conda update --all

    - 가상 개발 환경 구축

      - 원하는 위치로 이동하여 폴더 생성 

        - mkdir 가상환경 이름

        - cd 가상환경 이름

      - 가상환경 생성: conda create -n 가상환경 이름 python=3.5 anaconda

      - 가상환경 활성화: activate 가상환경 이름

      - Jupyter 설치: conda install -n 가상환경 이름 ipython notebook

      - 관련 패키지 설치

        - conda install -n 가상환경 이름 numpy matplotlib pandas pydotplus h5py scikit-learn

        - conda install -n 가상환경 이름 scipy mkl-service libpython m2w64-toolchain

      - Tensorflow 설치

        - conda install -n 가상환경 이름 tensorflow (또는 tensorflow-gpu)

# 테스트 코드

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello)) 


 가상 개발 환경 접속

- anaconda prompt에서 activate 가상환경 이름 >>> 해당 경로로 이동 >>> jupyter notebook 실행 순으로 진행

- IDE를 사용하고자 한다면 PyCharm 또는 Eclipse를 사용.

- Eclipse의 경우 Pydev를 우선 설치하고 Interpreter를 Anaconda envs 폴더에 있는 python.exe를 선택하면 됨.

- 개인적으로는 Eclipse가 속도도 빠르고 무료라는 점에서 추천


 Anaconda 명령어

가상 개발 환경 확인

- # conda enve list





 

설치는 최신글을 참조하여 하는 것이 바람직

- 참고한 블로그 포스트는 http://blog.naver.com/chrhdhkd/221082575543

http://dwfox.tistory.com/85

http://daeson.tistory.com/308




 


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