TensorFlow(이하 텐서플로우)는 구글에서 내부적으로 사용하던 2세대 머신러닝 시스템이다.
내부에서 사용하던 시스템을 시대흐름에 발맞춰 오픈소스로 공개하였다.
점차 기업에서도 기존의 시스템보다 텐서플로우를 찾는 추세이다 보니 텐서플로우가 뭔지 또 어떻게 쓰는건지 간단한 개념만 좀 잡아보기로 하자.
텐서플로우는 아직까지는 linux 환경에서만 사용이 가능하지만 windows 버전은 개발 중이라 하니 조만간 릴리즈 되지 않을까 기대 해 본다.
텐서플로우는 현재 파이썬 2버전과 3버전에 대해 지원을 하고 있으며 나는 ubuntu에서 파이썬2버전을 이용하여 설치를 진행하였다.
자세한 설치법은 텐서플로우 홈페이지에서 확인 할 수 있다.
( https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html )
텐서플로우를 설치하기 위해 pip 와 virtualenv 를 이용하였는데 virtualenv는 한 컴퓨터에서 여러 프로젝트를 작업 할 때 파이선 패키지의 의존성이 충돌하지 않도록 관리 해 주는 툴이라고 한다.
우선 아래 명령어를 통하여 pip와 virtualenv를 설치하자.
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
설치를 하고 나서는 ~/tensorflow 경로에 virtualenv환경을 만들어 준다.
$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
환경을 만들어 준 뒤에는 activate를 시켜줘야 한다
$ source ~/tensorflow/bin/activate
이렇게 활성화를 시켜 주면 터미널 명령줄에 virtualenv의 이름이 표시된다.
virtualenv가 활성화 되면 pip를 이용하여 텐서플로우를 설치하자
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl
(tensorflow)$ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
이후 설치를 마친 후에는 virtualenv를 비활성화 시켜준다
(tensorflow)$ deactivate
여기까지 하면 텐서플로우 설치가 완료되고 cpu만을 이용하여 텐서플로우 이용이 가능해진다.
나는 홈페이지에서 제공하는 예제를 따라가며 기본만 익히는 것이 목적이기 때문에 일단은 cpu만 사용 하기로 하자..
'전공관련 > Deep Learning' 카테고리의 다른 글
[TensorFlow] Tutorial 2. Deep MNIST for Experts (0) | 2016.11.02 |
---|---|
[TensorFlow] Tutorial 1. MNIST For ML Beginners (0) | 2016.10.20 |
[Caffe] DIGITS에서 사용하는 caffe의 버전을 올려보자. (0) | 2016.03.18 |
[Caffe] NVIDIA DIGITS 버전 업데이트 하기. (0) | 2016.03.18 |
[Deep Learning] Weight update method 정리. (0) | 2016.02.24 |