Python Development Environment (파이썬 개발 환경)

파이썬 개발 환경

딥러닝 프레임워크

• Tensorflow
• PyTorch

파이썬 설치

표준 파이썬 설치

• https://www.python.org/
• 별도로 딥러닝 환경 구성

파이썬 배포판 설치

• https://www.anaconda.com/
• 표준 파이썬 + 여러 작업에 필요한 패키지 미리 설치
• 머신 러닝 프레임워크 미리 설치 - scikit-learn
• 딥 러닝 환경

Cloud 환경을 통한 파이썬 코드 편집 및 실행 환경 사용

• Google Colaboratory (Colab)
  https://colab.research.google.com/
• GCP( Google Cloud Provider ) 환경에 미리 구축된 파이썬 실행 환경을
  무료로 이용하는 cloud 서비스

• 동시에 사용할 수 있는 notebook이 5개로 제한
• 하나의 notebook은 최대 연속 사용 시간이 12시간으로 제한
• 일정 시간동안 입력이 없으면 cloud 서비스와 연결 해제
• 파이썬 기본 환경 + 머신 러닝( scikit-learn ) + 딥 러닝( Tensorflow ) 환경 구성
• 딥 러닝 모델을 생성하기 위해 GPU/TPU 사용 가능

• 파이썬 설치 확인 - python--version
• 현재 파이썬 환경에 설치된 패키지 목록 확인 - pip list

파이썬 가상 환경

• 파이썬 설치시 기본(base) 환경이 기본 실행 환경
• 파이썬은 일반 프로그램, 데이터 분석, Machine Learning, Deep Learning등 여러 목적에 사용될 수 있다.
• 목적에 따라 사용하는 라이브러리가 다르고, 라이브러리별 의존 관계를 구성한다.
• 따라서 목적에 따라 가상 환경을 구성하여 필요한 라이브러리를 설치하여 사용함으로써 라이브러리 의존에 따른 문제(버전) 해결

표준 파이썬 가상 환경 구성

python -m venv <가상환경 이름>

• 작업 내용을 저장하는 디렉토리에 통상적으로 가상환경 생성

Anaconda 가상 환경 구성

conda create --name <가상환경 이름> [python=<version 번호>]

Anaconda에서 일괄적으로 가상 환경 관리

• 현재 가상 환경에 설치된 패키지 목록 확인 - conda list
• 전체 가상 환경 목록 확인 - conda env list
• 가상 환경 활성화 - conda activate <가상환경 이름>
• 가상 환경 비활성화 - conda deactivate

현재 가상 환경에 패키지 설치 - conda install <패키지 이름>

• conda install jupyterlab numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn
• jupyterlab : jupyter notebook, python script용 IDE

jupyter notebook 실행 방법 - jupyter-lab

• numpy - 배열
• pandas - 데이터 분석
• matplotlib, seaborn - 시각화
• scikit-learn - 머신러닝 프레임워크