Intro

실제 업무에서 여러 머신러닝 프로젝트를 동시에 수행할 경우 각 프로젝트가 요구하는 환경이 다를 수가 있다. 그런데 한 가지 환경에서 모두 진행할 경우 서로 dependency 에러가 발생하거나 환경이 꼬여버릴 수 있기 때문에 각각 독립된 환경을 만들어주는 것이 좋다.
이를 위해 아나콘다에서 독립된 가상환경을 어떻게 만드는지 간단히 알아보자.

Anaconda 가상환경 생성

anaconda prompt를 실행하여 아래와 같이 실행해보자.

> conda info --envs

# conda environments:
#
base                  *  C:\Users\nonam\Miniconda3

위 명령어는 현재 본인의 아나콘다에 존재하는 환경 목록을 보여주는 명령어이다. base는 기본적인 아나콘다 환경을 말하며 아직 가상환경이 추가되지 않았기 때문에 base 환경만 나오게 된다.

1. 가상환경 추가

> conda create -n test_envs python=3.6

'conda create -n' 이라는 명령어를 통해 가상환경을 추가할 수 있으며 바로 뒤에 원하는 가상환경 이름을 적는다.
이후 'python= x.x' 을 통해 가상환경의 python version을 설정해줄 수 있다.

2. 가상환경 목록 확인

> conda info --envs

# conda environments:
#
base                  *  C:\Users\nonam\Miniconda3
test_envs                C:\Users\nonam\Miniconda3\envs\test_envs

이후 다시 목록을 확인하면 test_envs라는 이름의 환경이 새로 추가된 것을 확인할 수 있다.

3. 가상환경 활성화

> conda activate test_envs

'activate test_envs'와 같이 수행하면 해당 가상환경이 활성화가 되며,
원래 활성화 되어있던 (base)가 (test_envs)로 바뀌는 것을 확인할 수 있다.

4. 가상환경 비활성화

> conda deactivate

conda deactivate를 통해 현재 활성화 된 가상환경을 비활성화 시킨다.

5. 가상환경 제거

> conda env remove -n test_env

Outro

가끔 프로젝트를 수행하다보면 실행되는 모듈들이 python 버전에 따라 실행이 되는 것이 있고 안되는 것이 있기도 하고, 의존성 문제로 인해 잘 사용하던 다른 모듈들이 갑자기 다운그레이드 되거나 삭제되는 현상도 있으므로 이렇게 가상환경을 만들어 주어 독립된 환경에서 프로젝트를 수행하는 것이 좋을 것 같다.