OneBook(Python & Deep Learning)
  • 한곳에서 끝내는 파이썬 & 머신러닝 & 딥러닝
  • 문서 작업을 시작하며
  • 1. 인공지능(Artificial Intelligence) 시대
    • 1.1. 인공지능이란 도대체 무엇인가?
    • 1.2. 4차 산업혁명
    • 1.3. 인공지능의 역사
    • 1.4. 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝
    • 1.5. 머신러닝
    • 1.6. 머신러닝 알고리즘
      • 1.6.1. 지도 학습 (Supervised Learning)
      • 1.6.2. 비지도 학습 (Unsupervised learning)
      • 1.6.3. 강화 학습(Reinforcement Learning)
    • 1.7. 인공신경망(ANN)
    • 1.8. 딥러닝
  • 2. 기본 상식
    • 2.1. 기본 용어의 이해
      • 2.1.1. CPU와 GPU의 차이
      • 2.1.2. 오픈소스(Open Source)
      • 2.1.3. 깃허브(GitHub)
      • 2.1.4. 위키 Wiki
      • 2.1.5. 아나콘다(Anaconda)
      • 2.1.6. 활성화 함수
      • 2.1.5. 딥러닝 프레임워크 소개
    • 2.2. 텐서플로(Tensorflow)
    • 2.3. 케라스(Keras)
    • 2.4. 파이토치(PyTorch)
    • 2.5. 학습에 필요한 중요한 도구와 라이브러리들
      • 2.5.1. 주피터 노트북(Jupyter Notebook)
      • 2.5.2. 파이참(PyCharm)
      • 2.5.3. 스파이더(Spyder)
      • 2.5.4. 넘파이(NumPy)
      • 2.5.5. 싸이파이(SciPy)
      • 2.5.6. Matplotlib
      • 2.5.7. 판다스(Pandas)
      • 2.5.8. 장고(Django)
      • 2.5.9. 파이큐티(pyQT)
      • 2.5.10. 싸이킷런(Scikit-learn)(Sklearn)
      • 2.5.11. CUDA & cuDNN
      • 2.5.12. 파이썬 표준 내장 라이브러리
    • 2.6. AI공부에 필요한 기본지식 3가지
      • 2.6.1. 수학
      • 2.6.2. 프로그래밍 기술
      • 2.6.3. AI의 적용 대상 산업에 대한 지식
  • 3. 개발 환경설정
    • 3.1. 윈도우 환경에서 설치하기
      • 3.1.1. 아나콘다 설치 (파이썬 설치)
        • 1) 아나콘다 패키지 업데이트
        • 2) conda에서 파이썬 가상 환경 (virtual environments) 생성하기
        • 3) NVIDIA GPU 환경 설정하기
      • 3.1.2. 텐서플로 설치
      • 3.1.3. 케라스 설치
      • 3.1.4. Jupyter Notebook 설치
      • 3.1.5. Visual Studio Code 설치
      • 3.1.6. 파이참 설치
        • 1) 파이참 가상환경 설정
        • 2) 파이참 환경 설정
        • 3) 설치된 라이브러리들의 버전 확인 하기
    • 3.2. 리눅스 환경에서 설치하기
      • 3.2.1. 아나콘다 설치(파이썬 설치)
      • 3.2.2. 텐서플로 설치
      • 3.2.3. 케라스 설치
      • 3.2.4. 장고 설치
      • 3.2.5. 파이참(PyCharm) 설치
        • 1) 파이참 가상환경 설정
  • 4. 파이썬 기초 학습
    • 4.1. 파이썬(Python)
    • 4.2. 파이썬의 특징
    • 4.3. 파이썬 기본 문법
      • 4.3.1. 대화형과 스크립트 모드 프로그래밍
      • 4.3.2. 모듈의 사용(import)
      • 4.3.3. 파이썬 식별자(Identifiers)
      • 4.3.4. 예약어(Reserved Words)
      • 4.3.5. 행(Lines)과 들여쓰기(Indentation)
      • 4.3.6. 문자열 표시
      • 4.3.7. 주석
      • 4.3.8. 파이썬 변수(Variables)
    • 4.4. 자료형과 연산자
      • 4.4.1. 자료형
      • 4.4.2. 파이썬 연산자
    • 4.5. 조건문과 반복문
      • 4.5.1. 조건문
      • 4.5.2. 반복문
    • 4.6. 함수
      • 4.6.1. 함수의 종류
    • 4.7. 모듈(Modules)
      • 4.7.1. 모듈의 참조 위치
      • 4.7.2. 네임스페이스(Namespace)와 범위(Scoping)
      • 4.7.3. dir( ) 함수
      • 4.7.4. 패키지(Packages)
      • 4.7.5. 기본 내장 모듈
    • 4.8. 숫자형 활용
      • 4.8.1. 실습: 계산기 만들기
    • 4.9. 문자열(Strings) 활용
      • 4.9.1. Unicode 한글의 사용
      • 4.9.2. 이스케이프 문자
      • 4.9.3. 문자열 연산자
      • 4.9.4. 문자열 포맷 연산자
      • 4.9.5. 내장 문자열 함수
    • 4.10. 시퀀스(Sequence) 자료형 활용
      • 4.10.1. 리스트(Lists)
      • 4.10.2. 튜플(Tuple)
      • 4.10.3. 딕셔너리(Dictionary)
    • 4.11 Class
    • 4.12. Date & Time
    • 4.13. 파이썬 에러처리
  • 5. 기초수학
  • 6. 머신러닝을 위한 파이썬
  • 7. 텐서플로 2.x
  • 8. 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문
  • 9. 파이토치로 시작하는 딥 러닝 입문
  • 9.6 6. Pytorch lightning
  • A1. 필수 학습 라이브러리들
    • 4.1 NumPy
      • 4.1.1. Basic Operations
      • 4.1.2. Indexing, Slicing 그리고 Iterating
      • 3.13.3. Shape Manipulation
    • 4.2 Matplotlib
    • 4.3 SciPy
      • 4.3.1. Interpolation
      • 4.3.2. Optimization
      • 4.3.3. Fast Fourier transforms: scipy.fftpack
    • 4.4 Pandas
      • 4.4.1 Pandas 자료구조
      • 4.4.2 Pandas 활용하기
  • A2. 머신러닝 & 딥러닝
    • 5.1. 머신러닝 개념 소개
      • 5.1.1. 경사하강법(Gradient Descent )
      • 5.1.2. 분류 (Classification)
      • 5.1.3. MNIST Dataset 소개
    • 5.2. 딥러닝 개념 소개
      • 5.2.1. 퍼셉트론
      • 5.2.2. 인공 신경망
      • 5.2.3. 대표적인 딥러닝 모델
    • 5.3. Tensorflow를 사용한 학습
      • 5.3.1. TensorFlow 기본 메커니즘
      • 5.3.2. Tensorflow Types
      • 5.3.3. 기본 동작 실습
      • 5.3.4. 선형 회귀
      • 5.3.5 로지스틱 회귀
    • 5.4. Keras를 사용한 학습
      • 5.4.1. Keras로 분석한 선형 회귀
      • 5.4.2. CNN(Convolutional Neural Network)
      • 5.4.3. Fashion MNIST with Keras
    • 5.5. 웹 크롤링
      • 5.5.1. requests와 BeautifulSoup으로 웹 크롤러 만들기
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  1. 3. 개발 환경설정
  2. 3.1. 윈도우 환경에서 설치하기

3.1.2. 텐서플로 설치

Previous3) NVIDIA GPU 환경 설정하기Next3.1.3. 케라스 설치

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Anaconda Prompt에서 다음 명령으로 가상환경 onebook을 활성화시킨 후 가상환경내에서 우리가 필요한 다른 라이브러리들을 설치합니다.

>conda activate onebook 혹은 >activate onebook 명령으로 가상환경 onebook을 활성화 시킵니다.

Tensorflow 2.x 가 사용가능합니다. 이전 버전 Tensorflow 경우 다음과 같이 구분 됩니다. Python 3.8 지원에는 TensorFlow 2.2 이상이 필요합니다. TensorFlow 1.x의 경우 CPU와 GPU 패키지는 다음과 같이 구분됩니다.

  • tensorflow==1.15 - CPU 전용 출시

  • tensorflow-gpu==1.15 - 이 포함된 출시(Ubuntu 및 Windows)

아나콘다 배포판에는 텐서플로 최신 버전이 늦게 포함되므로 파이썬 기본 패키지 관리자인 pip로 텐서플로를 설치합니다.

텐서플로우를 설치하기 전에 일단 pip 를 다시한번 업그레이드시켜줍니다.

(onebook)>python -m pip install --upgrade pip

무언가가 설치 안되어 있다는 메시지가 나온다면 pip를 사용하여 다시 설치해 줍니다.

제 경우에는 mkl-random 이 설치 안되어 있다고 하여 다시 설치해 주었습니다.

>pip install mkl-random

일반적으로 CPU만 사용하는 버전은

(koreait)>pip install --upgrade tensorflow

또는

(onebook)>conda install tensorflow

GPU 지원을 받는 버전은 다음과 같은 명령으로 설치해 줍니다.

(onebook)>pip install tensorflow-gpu 혹은 
(onebook)>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

Tensorflow 를 지원하는 NVIDIA 그래픽 카드를 사용한다면 CUDA를 설치해야 합니다.

또한 cuDNN을 설치해야 합니다. cuDNN을 받으려면 NVIDIA DEVELOPER 홈페이지에 가입이 필요합니다. 텐서플로우(Tensorflow) GPU 버전 설치하기는 이곳에서 다루지 않겠습니다.

물론 tensorflow를 설치할 때 conda를 사용해도 됩니다

다음과 같이 모든 설치 과정이 끝날 때까지 기다립니다.

텐서프로가 설치 완료되면 파이썬을 실행하여 텐서플로가 동작하는지 확인해 봅니다.

Anaconda Prompt에서 onebook 가상환경인지를 확인한 후 python을 실행합니다. 다음을 코드를 실행 해 봅니다.

>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
1.12.0
>>> hello=tf.constant(‘Hello World’)
>>> sess=tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
b’Hello World’
>>>

출력된 2.3.1 은 현재 내 개발환경에 설치된 텐서플로의 버전이고 b’Hello world’는 print 텐서플로의 세션을 실행하여 출력 된 문자입니다.

- NVIDIA Cuda Toolkit 설치:

- cuDNN 다운로드:

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
GPU 지원