지금까지 아나콘다를 설치하였고, 이제부터는 강의에서 사용할 패키지들을 설치하기 위해 아나콘다의 환경을 설정하려고 합니다!
후에 사용할 에디터인 Visual Studio Code와 연동하기 위해서는 가상환경을 생성하고 연동해야 합니다. "**가상환경"**은 쉽게 설명하자면 폴더를 생성한 후 폴더안에 라이브러리를 설치해놓으면 언제든지 세팅한 환경을 불러올 수 있습니다.
이번에도 아래 설명을 보고 차근차근 따라하시면 됩니다!
원하는 경로에서
Anaconda Prompt 창에서 가상환경을 활성화 하기 위해 conda create --name sparta_project python=3.8을 입력합니다.
- conda activate sparta_project를 입력합니다. 다음과 같이 앞부분에 (sparta_project) 가 나온다면 sparta_project라는 가상환경 공간이 만들어진 것입니다!!
- 패키지 설치
- 파이썬 내에 설치를 하는 명령어인 pip을 사용하여 Tensorflow를 설치해보도록 하겠습니다. Anaconda Prompt에서 pip install tensorflow명령어를 입력합니다.
반드시 설치하려는 경로 앞에 (sparta_project)와 같이 전에 설정한 가상환경 이름이 나타나는지 확인해 주세요!! 가상환경 안에 tensorflow 및 라이브러리를 설치할 예정입니다. 현재 2021-04-16일 기준 version 2.4.1을 사용하고 있습니다.
패키지2
OpenCV를 이용하여 본 강의에서 다양한 프로젝트를 해보려고 해요. 그만큼 중요하고 다양하게 사용하기 때문에 간단하게 알아보도록 하죠! OpenCV에서 CV는 Computer Vision을 의미합니다. 컴퓨터 비전이란 딥러닝 분야의 일종으로 사람과 같이 물체를 보고 인식하는 것을 의미합니다. 😎
- 이번에도 pip명령어를 사용하여 pip install opencv-python을 입력해줍니다. 가상환경 이름이 앞에 표시되는지도 꼭 확인해 주세요.
- Dlib은 OpenCV와 마찬가지로 Computer Vision에 사용되는 라이브러리입니다. 😜
- conda install -c conda-forge dlib을 입력해줍니다. 가상환경 이름 맨 앞에 있는지 확인하는 거 잊지 않으셨죠..? 😄
설치 완료 확인하기
Anaconda Prompt 창에서 python을 입력합니다. 만약 가상환경이 켜져 있지 않은 경우, conda activate sparta_project 을 입력한 후 시작하세요!
그다음, print ("Hello,world!")를 입력했을 때, 정상적으로 출력되는 것을 확인합니다.
- 앞서 python을 입력한 상태에서,
- import tensorflow as tf입력합니다. 이는 tensorflow라는 라이브러리를 tf로 간단하게 줄여서 명명하겠다라는 의미입니다. 입력시 Warning이 나오는데 GPU세팅 및 CUDA를 설치하지 않았기 때문에 나오는 메시지인데, 일단은 넘어가도 괜찮습니다!
- 그리고 print(tf.__version__) 을 입력했을 때, 2.4.1 과 같이 버전 숫자가 나오면 올바르게 설치가 완료된 것입니다.
import cv2
print(cv2.__version__)import dlib
print(dlib.__version__)conda list명령어를 입력하여 설치된 라이브러리의 버전을 확인할 수 있습니다.
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