가상환경 초기 설정, 라이브러리 설치 (conda)

 

 

프로젝트마다 가상환경을 새로 파서 구성을 할 때 반복되는 작업이 많은데 이를 정리해보려고 한다. 

우선 나의 개발 환경은 이렇다.

• OS: Linux Ubuntu 20.04.05 LTS
• Kernel: Linux 5.15.0-79-generic
• Architecture: x86-64

 

1) 가상환경 생성, 라이브러리 설치

- 파이썬 버전: 3.6

- pytorch 버전: 1.7

conda create -n pytorch1.7 python=3.6
conda activate pytorch1.7
conda install anaconda
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
pip install timm==0.3.2

 

- conda install anaconda

이 명령어를 입력하면 numpy, matplotlib, jupyter, imageio, scipy, seaborn 등등 다양하고 유용한 패키지가 conda 관리자로 통일해서 자동으로 설치할 수 있다.

 

conda install -c conda-forge pillow

pip install pillow 

이런식으로 명령어로 모듈을 하나씩 깔아주는 것은 너무 귀찮기도 하고,

conda 패키지 관리자와 pip 패키지 관리자를 혼용해서 사용하게 되면 패키지를 받아오는 주소가 다르고 설치하는 모듈과 패키지가 다를 수 있기 때문에 여러가지 문제가 발생할 수 있다. 

이전에 겪었던 시행착오로 pip 을 사용해서 분명히 torch를 설치해주었는데 import error(ModuleNotFoundError : no module named 'torch')가 뜨는 문제가 발생했고 그걸 해결해주기 위해서 pip 와 conda 로 패키지를 깔았다 지웠다 하면서 에러가 계속 해결되지 않았던 적이 있기 때문에 이제는 아나콘다에서는 되도록 pip install 보다는 conda install을 사용해서 설치 해주려고 한다.

 

timm 모듈도 설치해주었는데, 간단하게 말하면 pretrain 된 이미지 분류 모델들을 pytorch 에서 활용하기 위한 모듈이다. 

torchvision에서 제공하는 pretrained model(https://pytorch.org/vision/stable/models.html) 보다 timm이 더 많은 사전학습 모델을 제공하기 때문에 많이 사용된다. 

 

2) 주피터 노트북 설치, 주피터 노트북 커널과 가상환경 연동

conda install jupyter
conda install -c conda-forge jupyterlab
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name pytorch1.7 --display-name pytorch1.7