로컬 컴퓨터에서 python을 이용한 개발을 하려면 대부분 아나콘다(Anaconda)를 설치하고 필요한 라이브러리를 또 설치하고 설정 값이 틀려서 지우고 다시 설치하는 반복작업들이 귀찮았는데 로컬 컴퓨터가 아닌 인터넷상에서 기본적인 라이브러리는 설치가 되어있고 필요한 라이브러리도 쉽게 설치해 사용할 수 있는 colab이 있다는건 알았지만 눈팅만 하다가 한번 사용을 해보았습니다.

너무 종속된다는 느낌이 들지만 초보자들에게는 쉽게 접근 가능하고 코딩에만 집중할 수 있어서 좋을것 같습니다.

 

간단한 사용방법을 알아보도록 하겠습니다.

colabgoogle에서 인터넷으로 제공되는 것으로 구글드라이브가 있어야 사용 가능합니다.

이 말은 구글에 계정이 있어야 한다는 뜻이고 크롬에서 구글에 로그인을 한 후 google drive를 검색합니다.

 

 

검색된 결과중 [Google Drive] 을 찾아 클릭하면 로그인이 된 상태인 경우 바로 드라이브 페이지로 이동 합니다.

 

또는 로그인 상태라면 우측 상단 더보기 아이콘을 클릭하여

 

 

 

[드라이브] 아이콘을 클릭 합니다.

 

 

 

colab을 설치하지 않았기 때문에 우측에 아무것도 보이지 않습니다.

colab을 설치하기 위해 좌측 상단에 있는 [새로 만들기]를 클릭 합니다.

 

 

 

여기에도 colab 관련 메뉴가 없다는건 아직 한번도 사용해보지 않았다는것입니다.

팝업 메뉴에서 하단의 [더보기]를 클릭하고 여기에서 colab이 보이지 않는다면 다시 [연결할 앱 더보기]를 클릭 합니다.

 

 

 

팝업 창에서 [Colaboratory]를 찾아 선택해 줍니다.

이 팝업은 colabGoogle Drive에 설치해서 메뉴에 추가하는 작업을 진행하는 독립된 팝업 창 입니다.

 

 

 

간단한 설명 페이지로 넘어가는데 우측 상단 파란색 [설치] 버튼을 클릭하면 구글 드라이브에 설치가 됩니다.

 

 

 

[계속]을 클릭해서 설치를 진행 합니다.

 

 

 

설치할 계정을 선택 합니다.

지금 로그인한 계정이 아닌 다른 계정에 설치하려면 [다른 계정 사용]을 클릭해서 설치할 계정을 선택하면 됩니다.

 

 

 

선택한 구글 계정의 Google Drive에 연결을 하기위해 [확인] 버튼을 클릭하고 [완료] 버튼을 클릭해 줍니다.

 

 

 

설치가 완료 되었으니 팝업 창은 우측 [닫기] 버튼을 이용하여 닫아주고 Google Drive를 새로고침하고 메뉴를 다시 시작해 봅니다.

 

 

[새로 만들기]  >  [더보기]  >  [Google Colaboratory]

 

 

이제 메뉴에 colab이 설치 되었네요. [Google Colaboratory]를 클릭하면

잠시후 생성이 완료되고 화면이 전환 됩니다.

 

 

 

주피터 노트북(Jupyter Notebook)과 비슷한 형태의 창이 나옵니다.

사용법도 메뉴가 조금 다를뿐 비슷합니다.

현재 아무것도 설치하지 않았지만 기본적으로 python이 설치되어 있으니 간단히 출력문을 실행해 봅니다.

 

 

 

[+코드]를 클릭 한 후 print(“test”)를 입력하고 검은원 화살표 이미지를 클릭합니다.

잘 되는군요. 

 

 

 

작업을 저장하고 나면 다음부터는 구글 드라이브에 저장된 작업이 나타납니다.

시간 날때마다 오랜만에 python을 공부해 봐야겠습니다.

 

- copy coding -


예전에 아나콘다에 텐서플로우를 설치하는 방법을 올렸었는데 Tensorflow2를 사용하기 위해 다시 설치를 해보았습니다.  예전에는 텐서플로우가 사용하는 python과 아나콘다에서 사용하는 파이썬 버전을 맞추기 위하여 다운로드 사이트를 찾아 다녔지만 이제는 그냥 각각 최신 버전을 다운받아서 설치해도 되기 때문에 작업이 수월해 졌습니다.

 

anaconda tensorflow2 install


TensorFlow 사이트에 가보면

https://www.tensorflow.org/install


anaconda tensorflow2 install


Python 3.5 부터 3.8을 지원하고 있습니다.

 

아나콘다 사이트에 가면


anaconda tensorflow2 install


최신 버전이 Python 3.8을 지원하고 있습니다설치 방법은 단순해서 설명을 하지 않아도 될 정도이지만 간단하게 진행해 보겠습니다.

 

1. Anaconda 설치

 

아나콘다에서 자신의 컴퓨터에 적합한 파일을 다운로드 받습니다.

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

컴퓨터 시스템 종류는 단축키를 이용할 때는 [윈도우 키 + Pause ]를 누르거나 [바탕화면 내PC에서 마우스 우측 버튼 > 속성] 또는 [파일 탐색기 컴퓨터에서 마우스 우측버튼 > 속성]을 선택하면 시스템 정보에서 확인 가능 합니다.

저는 64-Bit Graphical Installer를 다운로드 받았습니다아나콘다는 다운받은 파일을 실행해서 그냥 [Next] 버튼만 눌러주면 설치가 완료 됩니다한번 볼까요?


anaconda tensorflow2 install


[Next] 버튼을 클릭 합니다.


anaconda tensorflow2 install




anaconda tensorflow2 install


이런 틀렸네요. [I Agree] 버튼을 클릭 합니다.


anaconda tensorflow2 install


[Next] 버튼을 클릭 합니다.. 저는 기본설정이 아닌 C:\anaconda3에 설치를 했습니다.


anaconda tensorflow2 install


[Next] 버튼을 클릭 합니다.


anaconda tensorflow2 install


[Next] 버튼을 클릭 합니다.


anaconda tensorflow2 install


[Next] 버튼을 클릭 합니다.


anaconda tensorflow2 install


[Next] 버튼을 클릭 합니다.


anaconda tensorflow2 install


설치 작업이 완료 되었습니다. [Finish] 버튼을 클릭 합니다.


설치가 잘 되었는지 확인해 봅니다.


anaconda tensorflow2 install


Anaconda Prompt를 선택하여 콘솔모드에서 python 버전을 확인합니다.


pthon -V


anaconda tensorflow2 install


설치가 잘 되었습니다.

 


2. TensorFlow 2 설치


 

텐서플로우는 아나콘다에서 파이썬 버전을 확인 했던 Anaconda Prompt에서 진행을 합니다.



1) 먼저 pip을 업그레이드 해줍니다.


pip install –upgrade pip


anaconda tensorflow2 install


2) 가상환경 생성

 

가상환경 또는 프로젝트을 생성 한다고도 하는데 아나콘다에 텐서플로우만 사용하는 공간을 생성해주는 명령어 입니다물론 tensorflow 말고 다른 단어를 사용해도 됩니다. 뒤에 사용하려는 파이썬 버전을 기입해서 선택해도 됩니다.

 

conda create -n tensorflow pip python=3.8


anaconda tensorflow2 install


anaconda tensorflow2 install


중간에 진행 할거냐고 물어보는데 y를 입력하고 엔터 키.

이제부터 실제 텐서플로우 설치 작업이 시작 되는데 모두 동일한 방법이어서 화면 캡처 없이 명령어만 나열해 보았습니다순서대로 입력하고 엔터키를 누르면 됩니다.

 

3) 가상환경으로 이동


새로 만든 tensorflow라는 가상환경을 활성화 해줍니다.

 

conda activate tensorflow

 

4) 텐서플로우 설치


CPU 버전인 경우

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-cpu

 

GPU 버전인 경우

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

 

여기까지 진행 하면 설치가 완료 됩니다.

텐서플로우 사이트에 가면 CPUGPU가 통합된 버전을 설치하라고 되어 있습니다.

 

# Requires the latest pip
pip install --upgrade pip

# Current stable release for CPU and GPU
pip install tensorflow

# Or try the preview build (unstable)
pip install tf-nightly

 

 

3. 설치 테스트


설치가 끝났으니 테스트를 진행합니다먼저 Tensorflow2에서는 Session(), print()에서 오류가 발생 하는데 명령어가 변경이 되었다고 하니 찾아보면 됩니다그 이외에도 AVX2, XLA관련 오류도 발생 하는데 무시 하거나 소스를 가져와 컴파일 하면 됩니다.


anaconda tensorflow2 install

 

(tensorflow) C:\>python

Python 3.8.5 (default, Sep  3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import tensorflow as tf

>>> with tf.compat.v1.Session() as sess:

...   hello = tf.constant("Hello World!")

...   print(sess.run(hello))

...

2020-10-01 01:15:02.895615: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX2

To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

2020-10-01 01:15:02.941595: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x21879054d00 initialized for platform Host (this does not guarantee that XLA will be used). Devices:

2020-10-01 01:15:02.957403: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176]   StreamExecutor device (0): Host, Default Version

b'Hello World!'

>>> 

 

오류 때문에 뭘 하고 있는지 화가 난다면 편안하게 jupyter를 사용 합니다.

 

import tensorflow as tf

 

hello = tf.constant("Hello World!")

tf.print(hello)

 

보면 알겠지만 가능하면 Session()은 사용하지 말고 print()tf에서 사용해 줍니다.


anaconda tensorflow2 install


소스가 간단해 지고 가독성도 좋아진것 같습니다.


- copy coding -

 

opencv를 설치하고 테스트 하는 방법은 아주 다양 합니다저는 anaconda를 설치했기 때문에 그냥 숟가락 하나 더 놓기만 하면 되기 때문에 anaconda에서 테스트를 해보았습니다.


아나콘다 설치는 아래 링크를 참조 하세요.

아나콘다 설치 윈도우즈 7, 10 (Anaconda Version 5.2.0) - 201812



1. opencv 설치

 

Anaconda Prompt를 열고 명령어를 실행 합니다.  


anaconda_opencv_jupyter


 

설치는 명령어 하나면 완료 됩니다.

명령어도 다양한데 저는

 

conda install -c menpo opencv3

동일한데 설치 오류나면 이거

conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

 

아니면

pip install opencv-python

또는 

pip install opencv-contrib-python

이것으로 설치를 진행 합니다.


anaconda_opencv_jupyter


중간에 진행 여부를 물어보면


anaconda_opencv_jupyter


y 하고 엔터


anaconda_opencv_jupyter


opencv가 설치 완료 되었습니다.

 

 

2. jupyter notebook 실행

 

시작 버튼에서 아나콘다 메뉴를 선택하고 jupyter notebook을 클릭 합니다.


anaconda_opencv_jupyter


주피터 노트북이 열리면 파일을 하나 새로 만들어 줍니다설치 버전에 따라 Python 3이 아니고 Python 2인 경우도 있을 텐데 관계 없습니다.


anaconda_opencv_jupyter


코딩을 하고 상단 Run을 클릭 합니다.


anaconda_opencv_jupyter


소스는 글씨가 너무 작나요? 인터넷에 바글바글하게 있긴 한데 아래와 같습니다.


import cv2

 

img = cv2.imread('F:/tensordata/number/num3.png')

cv2.imshow('image',img)

cv2.waitKey(0) 

cv2.destroyAllWindows() 


실행을 하면 새 창이 뜨면서 이미지를 볼 수 있습니다.


anaconda_opencv_jupyter


아래 내용은 이전에 설명한 Tensorflow 개발환경 구성과 연결된 내용입니다. 혼란을 주고 있어 안내드립니다.

[텐서플로우] Windows 용 Tensorflow 개발환경 구성 (Version 1.12.0)

 

그리고 최신 Tensorflow2 관련 해서는 다음 링크를 참고 하세요.

[텐서플로우] 아나콘다(Anaconda)에 TensorFlow2 설치

 

아나콘다를 설치 하면 주피터 노트북(Jupyter Notebook)도 같이 설치가 됩니다.

 

주피터 노트북은 프로그램을 작성하면서 주석도 기입하고 codeline 별로 실행도 할 수 있는

유용한 툴이라고 하는데 기본적인 파일 생성, 실행, 편집, 삭제 기능을 알아 보겠습니다.

 

 

 

 

1. Jupyter Notebook 실행

 

 

 

 

시작버튼에서 주피터 노트북을 찾아 선택합니다.

 

 

 

 

검은색 콘솔 창이 나타나고 잠시 후 웹 브라우저에 주피터 노트북이 나옵니다.

 

 

 

 

자세히 보면 하단에 리스트된 내용이 [내 컴퓨터(PC)]의 디렉토리 정보가 나타나는걸 알 수 있습니다.

 

 

2. 파일 생성

 

주피터 노트북 화면의 우측 상단에 있는 [New] 버튼을 선택하면 메뉴 창이 열립니다.

 

 

 

 

실제 프로젝트라면 폴더를 만들고 그 안에 파일을 만들어야 겠지만

여기서는 간단히 설명만 하기 때문에 그냥 [Python 3]을 선택 합니다.

 

 

 

 

현재는 파일명이 Untitled1으로 되어있는데 [Untitled1]라고 쓰인 이름 선택하면 파일명을 변경할 수 있습니다.

 

 

 

 

그냥 Test라고 적고 [Rename] 버튼을 선택 했습니다.

 

 

 

 

파일명이 Test로 변경 되어 있습니다.

 

 

3. 코딩

 

코딩을 시작 하는데 라인이 하나밖에 없습니다.

 

 

 

 

[+] 표시를 클릭해서 라인을 하나씩 추가해주며 코딩을 진행 합니다.

 

 

 

 

라인 하나에 한문장만 기입 하는게 아니라 부분별 테스트를 진행할 블록 단위라고 생각하면 됩니다.

 

 

4. 실행

 

첫번째 블록을 선택하고 [Run]을 클릭하면서 실행 테스트를 진행 합니다.

 

 

 

 

 

[Run]을 클릭 할때 마다 한 블럭씩 실행을 진행 됩니다.

 

 

 

마지막 라인을 넘어가면 결과 확인이 가능 합니다.

 

 

5. 기타

 

5.1 이동

 

이동할 라인을 선택하고 화살표를 이용해서 코드의 위치를 변경할 수 있습니다.

 

 

 

 

다른 기능들은 아이콘을 보면 아시겠지만

저장, 삭제, 복사, 붙여넣기 등등의 기능들 입니다.

 

5.2 편집

 

저장 후 다음에 다시 편집을 하려면 주피터 노트북 메인 화면에서 파일을 찾습니다.

 

 

 

 

 

찾았으면 선택을 해야겠죠?

그럼 상단에 안보이던 버튼들이 나타납니다.

상단으로 가볼까요?

 

 

jupyter notebook

 

 

여기서 [View]를 선택해야 편집화면으로 이동이 됩니다.

삭제는 당연히 쓰레기통을 누르면 파일이 삭제 됩니다.

 

지금까지 기본적인 사용법이었습니다.

 

좀더 많은 기능은 사용하시면서 익히시기 바랍니다.

 

 

- copy coding -


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