[MachineLearning] tensorflow1 사용을 위한 환경 설정

anaconda prompt를 관리자 권한으로 실행합니다. 

 

파이썬 버전 확인 - python --version 

3.7 버전은 tensorflow 2버전과 호환성을 가지고 있고, 3.6 버전은 tensorflow 1버전과 호환성을 가지고 있기 때문에 버전이 상당히 중요합니다. 

 

버전이 맞지 않아서 환경이 틀어져 버리면 돌이킬 수 없는 상황이 올 수 있습니다. 그런 상황을 대비해서 가상환경을  통해서 사용해보도록 하겠습니다. 

 

 

- 가상환경 구축하기 

conda create -n 이름, 파이썬 버전 입력 

- 3.6 버전은 tensorflow 1버전과 호환성을 가지고 있기 때문에 3.6 버전으로 가상환경을 구축합니다. 

 

 

- 가상환경 확인 

conda env list

 

 

- 가상환경으로 들어가기

conda activate 환경이름. 

- conda 생략 가능

 

 

- 설치된 패키지랑 버전 확인 

pip freeze 

 

 

- 패키지 설치 

pip install 패키지명 == 버전

 

버전을 지정하지 않으면 가장 최신의 버전이 다운 받아지는데, 상호 버전의 호환성이 일치하지 않아서 라이브러리 간의 호환성에 의해서 error가 발생할 수 있습니다. 그렇기 밑에 호황성에 맞는 버전으로 다운받겠습니다. 

 

 

1) numpy (1.14.1)

 

2) pandas (0.22.0)

 

3) tensorflow (1.8)

 

4) scikit-learn (0.19.1)

 

5) seaborn (0.8.1)

 

6) keras (2.1.6)

 

7) jupyter notebook 

 

- pycharm 가상환경 설정

 

pycharm에서 지금까지 설정한 가상환경을 설정하도록 하겠습니다. 

 

 

환경설정을 할 파일을 선택합니다. 

 

 

저장했던 가상환경을 설정하여 ok를 눌러주고, creat를 눌러줍니다. 

 

 

this window 를 눌러줍니다. 

 

 

이전에 사용하는 환경과 다르기 때문에 새로운 환경이 설정되어 시작하므로 새롭게 켜줍니다. 

 

 

구축 이후. 환경이 잘 설정이 되었는지 확인해주어야합니다!!