TensorFlow 설치하여 사용하기 (Python, Jupyter notebook)

안녕하세요 뚜디 입니다 :)

Machine Learning 학습 중에 Tensor Flow를

사용하여 진행하기 때문에 필요한

설치 과정을 위한 포스팅입니다. 참고만 해주세요!

 

1. Python / TensorFlow / Jupyter notebook Download

 

Python Download

Welcome to Python.org

Welcome to Python.org

Tensorflow2 가 3.6~3.9 까지 지원한다고 알고있습니다.
따라서 Python 공식 홈페이지 가서 Python 3.9.0 이하 버전을 다운로드 합니다.

저는 기존에 Python 3.9.7 버전으로 깔려있어 Tensorflow가 안깔리고, Jupyter notebook 도 일부분이 안까리는 문제가 있었습니다. 기존에 파이썬을 사용하시던 분들은 반드시 파이썬 버전을 확인하고 진행해주세요

Downloads 버튼을 클릭하여 다운로드 홈페이지로 들어가줍니다.
저는 3.7.9 버전을 다운로드 해주었습니다.

Python 3.x.x의 원하는 버전을 Download 클릭하여 이동합니다.

플랫폼에 맞게 다운로드를 진행해 줍니다.
저는 win10 64bit 노트북으로 진행하였습니다.

출처 : 비아이클라우드 :: Python 설치 및 Tensorflow, Jupyter notebook 설치하기(오류해결) (tistory.com)

설치 프로그램을 실행하면 Add Python 3.7 to PATH 버튼을 체크하고 진행해줍니다.
 -> 환경변수가 자동으로 설정 (반드시 체크 필요)

파이썬 설치가 완료되면 시작 작업표시줄 cmd를 관리자 권한으로 실행

명령어 : python -V
Python 설치 버전을 확인합니다.
이때 설치한 버전과 버전이 다를경우 설치한 파이썬 버전보다 높은 버전이 기존에 설치되어있을경우 입니다.
 - Python 3.9.0 미만일 경우 상관없음 
 - Python 3.9.0 이상일 경우 아래 링크 참조

[Python] 파이썬 삭제 및 제거하기 (Windows 설정) (tistory.com)

[Python] 파이썬 삭제 및 제거하기 (Windows 설정)

Python 이 정상적으로 설치가 되었다면, Tensorflow를 설치하도록 하겠습니다.

명령어 : pip3 install tensorflow
명령어를 cmd창에 입력해주면 자동적으로 Tensorflow가 설치됩니다. (조금오래걸리니 기다려줍니다.)
설치 완료시 "Error : "가 입력된게 없어야합니다 (Python 버전에따라 발생하는거같음)

 

Jupyter notebook Download

Tensorflow 설치가 완료되었다면, Jupyter도 설치를 진행해주도록 합니다.

명령어 : pip3 install jupyter
jupyter도 마찬가지로 명령어를 입력해주면 자동으로 설치가 진행되니 기다려주도록 합니다.
저는 "WARNING : "이 발생하길래 명령어 수행이 완료되고 한번더 진행해주었더니 문제없이 설치되었어요

 

2. Tensorflow와 Jupyter 설치 확인 방법

명령어 : jupyter notebook
cmd창에 명령어를 입력하면 jupyter 웹페이지가 열리게 됩니다. (웹페이지 open시 정상설치)
 - 주의 : cmd창 닫으면 jupyter 웹페이지 창이 꺼짐

 

3. Tensorflow와 Jupyter 사용

1. 'New' 버튼을 클릭하여 Python 3으로 변경해줍니다.
2. '+' 버튼을 클릭하면 소스를 입력할수있는 줄 수를 추가합니다.
3. 'Run' 버튼을 클릭하면 실행

Tensorflow 2.0 버전 테스트 소스 코드입니다. 입력하여 정상 동작하는지 확인

 

◇ Tensorflow1.5 이하 테스트 코드

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("hello, tensorflow!")
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))

◇ Tensorflow2.0 이하 테스트 코드

import tensorflow as tf
tf.executing_eagerly()
with tf.compat.v1.Session() as sess:
	hello = tf.constant("hello, tesorflow!")
    print(sess.run(hello))