Day 1) 개발 환경 구성

 

이번 포스팅은 machine learning 의 대표적인 알고리즘과 소스를 동작 시켜 보기 위한 기본적인 개발 환경을 구성하는 단계를 다룬다.

Mac OS (Apple M2 Pro) 를 기준으로 Anaconda terminal을 사용하여 진행했다.

 

1. 아나콘다 설치

먼저 아나콘다 공식 홈페이지 (https://www.anaconda.com/) 에서 Mac (M2) 용 아나콘다를 설치한다.

 

2. 환경 변수 설정

터미널에서 'conda' 입력 시 "zsh: command not found: conda" 라는 메세지가 출력되었다. 

이 오류를 해결하는 방법은 우선 본인의 맥에서 anaconda3이 설치된 경로를 찾아주는 것이다. 

 

Finder를 열어서 검색창에 anaconda3를 검색한다. 

anaconda3 폴더를 찾았다면 opt 키를 누른 채로 우클릭으로 하고, 'anaconda3의 경로 이름을 복사' 를 클릭한다.

 

해당 경로에 /bin:$PATH 를 추가해서 path를 export 해주면 된다. 

export PATH="/Users/사용자이름/anaconda3/bin:$PATH"

 

다음으로 설정값을 저장해주어야 한다.

conda init zsh

conda update -n root conda

 

를 입력하면 source activate [가상환경 이름]을 통해 conda 가상환경 활성화가 가능하다.

 

3. 아나콘다 가상환경 만들기

1) 가상환경 생성

conda create -n [가상환경 이름] python=[버전] -y

 

2) 해당 가상환경 활성화

conda activate [가상환경 이름]

 

3) 가상환경 제거

conda env remove --name [가상환경 이름]

 

 

4. 필요 라이브러리 설치

1) Tensorflow

$ pip install chardet

$ pip install tensorflow

 

2) numpy

$ conda install numpy

 

3) Keras

$ pip install keras

 

4) scikit-learn

$ conda install scikit-learn

 

5) seaborn

$ conda install seaborn

 

6) pandas

$ pip install pandas

 

7) pytorch

$ conda install pytorch::pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

 

5. 설치되었는지 확인하기 위해 import 해보기

$ python3

>> import tensorflow

>> import numpy

>> import keras

>> import sklearn

>> import seaborn

>> import pandas

>> import torch

모두 오류가 없다면, 설치 완료!

 

6. Jupyter Notebook 과 Anaconda 가상환경 연동

$ conda install ipykernel

$ python -m ipykernel install --user --name [가상환경 이름] --display-name [디스플레이할 이름]