초보자도 따라 할 수 있는 머신러닝 로컬 개발환경 세팅 가이드

머신러닝을 처음 시작하려면 가장 먼저 개발환경을 제대로 갖추는 것이 중요합니다.

특히 아나콘다와 가상환경 설정, 파이썬 버전 확인, 텐서플로우 설치, 마지막으로 주피터 노트북 실행까지 단계별로 준비해야 안정적인 학습과 개발이 가능합니다.

오늘은 실제 설치 과정과 명령어 사용법까지 간단히 정리해드리겠습니다.

아나콘다 설치 방법

아나콘다는 데이터 분석과 머신러닝에 필요한 다양한 패키지가 포함된 파이썬 배포판입니다. 별도의 패키지를 일일이 설치하지 않아도 numpy, pandas, matplotlib 같은 라이브러리를 바로 사용할 수 있어 편리합니다.

공식 다운로드 주소는 아래와 같습니다.

최신 버전 다운로드: https://www.anaconda.com/products/individual
버전별 다운로드: https://repo.anaconda.com/archive/

윈도우 환경에서는 예를 들어 Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe 같은 파일을 받아 설치할 수 있습니다.

아나콘다 가상환경 만들기

머신러닝 프로젝트를 진행하다 보면 패키지 간 버전 충돌 문제가 자주 발생합니다. 이를 방지하기 위해 프로젝트별 가상환경을 만들어 관리하는 것이 좋습니다.

아래는 주요 명령어입니다.

명령어	설명
conda create –name my_env –clone root	새로운 가상환경 생성
conda env remove -n my_env	가상환경 삭제
conda activate my_env	가상환경 활성화
conda deactivate	가상환경 비활성화
conda env list	가상환경 목록 확인

가상환경을 잘 관리해두면 프로젝트마다 독립적으로 패키지를 설정할 수 있어 효율적입니다.

파이썬 버전 확인하기

머신러닝 라이브러리들은 파이썬 버전에 민감합니다. 설치 후 아래 명령어를 입력해 버전을 반드시 확인하세요.

python –version

텐서플로우 설치 및 버전 확인

위에서 생성한 가상환경 prompt 에서 아래 명령을 실행하여 설치한다.
( 참고로, 내컴퓨터에는 NVIDIA 그래픽카드가 없기 때문에 GPU가 아닌 CPU 버전의 텐서플로우를 설치 )

설치 명령어는 다음과 같습니다.

pip install tensorflow-cpu

설치 과정에서 권한 문제가 발생할 경우에는 아래처럼 실행하면 됩니다.

pip install –user tensorflow-cpu

ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 액세스가 거부되었습니다: C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\chinni_env\\Lib\\site-packages\\tensorflow\\lite\\experimental\\microfrontend\\python\\ops\\_audio_microfrontend_op.soConsider using the `–user` option or check the permissions.

설치가 완료되면 다음 명령어로 버전을 확인하세요.

>>>import tensorflow as tf
>>>tf.__version__