맥 OS X에 텐서플로우(tensorflow) 설치하는 방법 - CPU, virtualenv(가상환경), Python 3.n 버전

집에서 개인 컴퓨터, 노트북으로 텐서플로우 공부하려는 분들을 위해 CPU를 지원하는 맥 OS X 에 텐서플로우 (tensorflow) 를 설치하는 방법을 소개하겠습니다. 그리 어렵지 않으므로 아래 소개해드린 내용을 그래로 차근차근 따라서 하면 금방 설치가 될 것입니다. 

(GPU 지원 텐서플로우 설치는 좀 복잡한데요, NVIDIA 설치 가이드 사이트를 참고하시기 바랍니다)

=========  Python 3 설치하기  ========== 혹시 컴퓨터에 Python 3 설치 안하신 분은 아래 참고해서 설치하시기 바랍니다.  (Python 설치되어 있는 분이나 혹은 Python 2.7 사용하는 분은 pass) 1. Python 공식 사이트에 접속해서 Python 3.5 설치 파일 다운로드 하기    https://www.python.org/downloads/ 2. 다운로드한 Python 3.5 클릭해서 디폴트 세팅으로 설치하기

(1) CPU 지원 환경에서 텐서플로우 (tensorflow) 설치

(* reference : https://www.tensorflow.org/install/install_mac )

텐서플로우를 설치해서 사용하는 방법에는 서너가지가 있는데요, 

• virtualenv (가상환경)
• Native pip
• Docker (https://www.docker.com/)

등의 방법이 있습니다. 

텐서플로우 공식 사이트에 가보면 첫번째 방법인 virtualenv 를 강력히 추천(strongly recommend) 한다고 나와있습니다. virtualenv (가상환경) 은 다른 Python 개발환경으로 부터 분리된 가상환경을 제공하여 줌으로써 Python 버전이나 설정의 차이에 따른 충돌, 간섭 없이 편리하게 사용할 수 있는 장점이 있기 때문입니다. 

컴퓨터 사용에 능숙한 개발자라면 Native pip 로 직접 설치, 사용할 수 있겠구요, 애플리케이션 아키텍터에 텐서플로우를 설치해서 Docker의 컨테이너에 올려 완전히 격리된 상태에서 개발을 하고자 하는 분이라면 Docker 를 사용하면 되겠습니다. 

그래서 이 포스팅에서는 cpu 지원 컴퓨터에 virtualenv (가상환경)에서 Python 3.n 버전으로 텐서플로우를 설치하고 활성화(activate) 하는 방법만 소개하겠습니다. 

(1-1) 터미널 실행

(1-2) 터미널로 pip 설치

$ sudo easy_install pip

(1-3) 터미널로 virtualenv (가상환경) 설치

 

$ sudo pip install --upgrade virtualenv

(1-4) virtualenv (가상환경) 생성

아래에 파란색 부분의 directory 경로명에는 사용자가 원하는 경로를 써주시면 됩니다. 저는 /Users/Desktop/ 안에 tensorflow 폴더를 하나 만들고 그곳에 virtualenv 를 생성해보겠습니다. 아래의 명령어를 실행시키고 나면 아래 지정해주신 경로의 폴더 안에 'bin', 'include', 'lib' 폴더가 생기고 거기에 virtualenv 관련 파일들이 여러게 새로 추가되어 있을 겁니다. 

$ virtualenv --system-site-packages -p python3 /Users/Desktop/tensorflow # for python 3.n

혹시 Python 2.7 버전 사용자라면 아래처럼 터미널에 명령어 실행하면 됩니다. 

$ virtualenv --system-site-packages directory  # for python 2.7

(1-5) virtualenv (가상환경) 활성화 : activate

가상환경 활성화는 $ source directory/bin/activate 명령어를 사용합니다. 

아래의 파란색 부분에는 위의 (1-4)번 virtualenv 가상환경 생성 시 설정했던 directory 경로명을 표기해주면 됩니다. 

(참고로, 맥북의 Finder 에 들어가서 tensorflow 폴더에 커서를 대고 손가락 두개로 클릭한 후 -> '정보 가저오기'를 선택 -> '위치' 내용을 마우스로 블록 설정 -> 복사 -> 아래의 터미널에 '붙여넣기' 하면 경로 복사해올 수 있습니다.)

제대로 가상환경 활성화가 되었다면 아래 화면캡쳐한 것처럼 (tensorflow) ~:$  처럼 되어있을 겁니다. 

$ source /Users/Desktop/tensorflow/bin/activate

(1-6) 텐서플로우가 필요로 하는 패키지들 설치하기 (for python 3.n)

$ pip3 install --upgrade tensorflow # for Python 3.n

혹시 python 2.7 사용자라면 아래 처럼 텐서플로우가 필요로 하는 패키지를 설치하면 됩니다. 

$ pip install --upgrade tensorflow # for Python 2.7

(2) 텐서플로우 가상환경 설치 완료 후 텐서플로우 사용 하기

virtualenv (가상환경) 에서 텐서플로우를 사용하기 위해서는 virtualenv 활성화(activate) 를 먼저 꼭 해야한다는 점 유념하시기 바랍니다.    

(2-1) virtualenv (가상환경) 활성화 : activate

$ source /Users/Desktop/tensorflow/bin/activate

(2-2) Jupyter Notebook 열고 텐서플로우 불러오기 (import tensorflow)

===== 터미널에서 Jupyter Notebook 설치하기 =====  (이미 설치하신 분은 pass) $ pip3 install jupyter ===== 터미널에서 Jupyter Notebook 실행하기 ===== $ jupyter notebook

* 가상환경에 Python, tensorflow를 설치했으므로 Anaconda 에서 Jupyter notebook 실행시켜서 사용하면 안됩니다. 가상환경에 jupyter notebook 설치하고 가상환경에서 jupyter notebook 실행해서 tensorflow importing 해야 제대로 인식을 합니다. 

localhost:8888 로 Jupyter Notebook 열고 나서 => import tensorflow as tf로 텐서플로우를 불어와서 사용하면 됩니다. 

(2-3) 텐서플로우 사용 끝나면 => virtualenv (가상환경) 비활성화 시키기 : deactivate

(tensorflow) ~:$ deactivate

virtualenv(가상환경)에 텐서플로우를 설치하였으니 이제 딥러닝의 세계로 떠나보시기 바랍니다. 

Bon Voyage ~ Tensorflow!

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