Mac OSx 환경에서 Python - TensorFlow - Pycharm (파이썬 - 텐서플로 - 파이참) 설치

머신러닝/딥러닝 등을 하기 위해서는 TensorFlow라는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리가 필요하다. 그런데, TensorFlow는 Python API를 제공하기 때문에 Python을 설치하여야 한다. 문제는 Python을 깔더라도 Visual Studio같은 IDE (Integrated Development Environment, 통합개발환경)가 있어야 정상적으로 코드를 짤 수 있기 때문에 또 IDE를 설치하여야 한다. 초심자 입장에서 Python용으로 가장 많이 거론되는 IDE가 PyCharm (파이참)이므로 파이참까지 설치하여야 기본적인 셋팅이 마무리 된다. (파이썬을 처음 접하는 사람에게는 너무 귀찮은 일이다. 하루종일 설치때문에 골치가 아파 정리한 것임)

설치순서: Python → Anaconda → TensorFlow → PyCharm

1. Python 설치

다운로드: https://www.python.org/downloads/ 에서 설치파일 다운로드후 설치

터미널에서 Python 설치확인하기

(base) ~user$ python3 -V

Python 3.8.3

2. Anaconda 설치

Anaconda 웹페이지에 가보면 Data Science platform이라고 소개되어 있는데, TensorFlow를 비롯한 다양한 Python Open Source를 사용하여 머신러닝 모델을 만들거나 머신러닝 공부하거나, Jupyter Notebook 이나 R 같은 툴을 설치하고 편리하게 연결해주는 기능을 제공한다.

유용한 기능이 많은 모양인데.... 여기서는 가상환경을 만드는데 필요한 기능이 있어 Anaconda를 설치한다. 이것도 역시 다운로드 사이트에서 다운로드 받아 설치하면 된다. (무료버전과 유료버전이 있는데, 우선은 무료버전인 Individual Edition을 설치하자.)

다운로드: https://www.anaconda.com/products/individual

3. TensorFlow 설치

참고링크: https://www.tensorflow.org/install/pip#conda

TensorFlow 웹페이지를 보면 1) 시스템에 Python 개발환경 설치, 2) 가상환경 만들기 (권장) 이렇게 표기하여 가상환경을 만들어서 TensorFlow를 설치하는 것을 권장하고 있다. TensorFlow가 실제 시스템에 영향을 끼치는 것을 막기 위해서 별도의 가상환경을 만들어서 설치하는 것을 권장하고 있다.

Anaconda가 설치되면 그다음에는 이제는 Anaconda를 이용해서 TensorFlow를 설치하면 된다. (굳이 Anaconda를 실행할 필요도 없음)

먼저, conda와 python 버전 확인 / conda 업데이트 / conda 가상환경 리스트 보기

(base) ~user$ conda --version

conda 4.8.2

(base) ~user$ python --version

Python 3.7.7

(base) ~user$ conda update conda

(base) ~user$ conda env list

터미널에서 새로운 가상환경 생성 (가상환경 이름: tensorflow인 경우.. 가상환경 이름을 다른 것으로 해도 됨) 

(base) ~user$ conda create -n tensorflow pip python=3.7

Collecting package metadata (current_repodata.json): done

Solving environment: done

.....

Proceed ([y]/n)? y <- y 입력

Preparing transaction: done

Verifying transaction: done

Executing transaction: done

#

# To activate this environment, use

#

#     $ conda activate tensorflow

#

# To deactivate an active environment, use

#

#     $ conda deactivate

가상환경을 활성화 함 -> 터미널 입력줄 앞이 (base)에서 가상환경 이름인 (tensorflow)로 변경됨

(base) ~user$ conda activate tensorflow

(tensorflow) ~user$

pip 업그레이드

(tensorflow) ~user$ pip install --upgrade pip

tensorflow 설치 (아래 명령어에서 tensorflow는 가상환경명이 아닌 오픈 소스 라이브러리인 tensorflow를 의미함)

(tensorflow) ~user$ pip install --upgrade tensorflow

....

Successfully built ...

Successfully installed ...

keras 설치 (Python과 tensorflow기반의 오픈 소스 신경망 라이브러리)

(tensorflow) ~user$ pip install --upgrade keras

tensorflow 설치확인

(tensorflow) ~user$ python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

2020-05-21 17:44:15.400300: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:143] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA

2020-05-21 17:44:15.419240: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x7fe6d96de740 initialized for platform Host (this does not guarantee that XLA will be used). Devices:

2020-05-21 17:44:15.419259: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176]   StreamExecutor device (0): Host, Default Version

tf.Tensor(432.90067, shape=(), dtype=float32)

4. PyCharm 설치

우선 PyCharm 프로그램을 다운로드 받아서 설치하여야 한다. (Community Version이 무료임)

다운로드: https://www.jetbrains.com/pycharm/

PyCharm을 설치 완료후 Anaconda를 실행하면 다음과 같이 tensorflow 채널이 생겨있고, PyCharm이 목록에 있는 것을 확인할 수 있다. 참고로 파이참을 사용하는 데 아나콘다를 실행시킬 필요는 없음

4. PyCharm 설정

파이참 실행 후 'Configuration - Preference' 선택

'Project Interpreter' 선택 후 설정버튼을 눌러서 'Add' 선택 

'Conda Environment' 선택 후 'Existing environment' 선택하여 Interpreter의 가상환경명인 tensorflow 제대로 들어가있는 지 확인

'Project Interpreter'에 'tensorflow' 확인까지 하면 사용할 준비는 끝.