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ubuntu 터미널 실행 시 (base) 뜨는 문제 해결 프로그래밍

아나콘다 설치 후 터미널 실행 할 때 user 앞에 (base)가 뜨는 문제 해결


터미널 실행 시 아나콘다 프롬프트가 우분투 기본 프롬프트로 실행 됨


설치 이후

$ conda config --set auto_activate_base False
$ source ~/.bashrc
로 하면 conda 자동활성화가 false로 설정 됨


conda 자동활성화를 켜려면 
$ conda config --set auto_activate_base True
$ source ~/.bashrc
로 하면 됨


수동으로 아나콘다 환경을 온오프 하려면

# conda 환경 켜기
$ conda activate

# conda 환경 끄기
$ conda deactivate



Tensorflow, hello world 출력하기 및 에러해결 텐서플로

이번 포스트는 프로그래밍의 시작 연습인 'hello world'를 출력하기



앞 전의 포스트처럼 영상을 참고했다.

(실습영상 : Tensorflow의 설치 및 기본적인 operations(new) https://youtu.be/-57Ne86Ia8w)


물론 영상의 버전과 설치 한 버전이 달라서 에러가 났기 때문에 다른 분의 블로그도 참조했다.

(파이썬 텐서플로우 에러 해결 : https://kongnamool.tistory.com/20)





>>> hello = tf.constant("Hello, Tensorflow!")
>>> sess = tf.Session()

>>> print(sess.run(hello)



를 입력 하면 sess = tf.Session()에서 아래와 같은 오류가 나온다.


>>> sess = tf.Session()

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'



텐서플로 모듈에 Session이 없다고 함


찾아보니 tf.Session()은 1.x.x 버전에서 사용하던 속성이라고 함.

2.x.x 버전은 Session을 정의하고 run 하는 과정이 생략 된다고 함.




그래서 정의 내리지 않고 그냥 바로 print 하게 바꾸면


>>> hello = tf.constant("Hello, Tensorflow!)

>>> tf.print(hello)

Hello, Tensorflow!


로 제대로 문자열이 출력된다.


텐서플로(Tensorflow) 설치하고 실행해보기

한 동안 이러저런 이유로 멈추고 있던 텐서플로(Tensorflow)를 다시 배우고 기록을 시작하려 한다.

실습 참고 자료는 홍콩 과기대 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌1"이다.

영상을 보고 모르는건 검색 해가면서 차근차근 따라 할 예정이다.


이번 포스트는 설치와 실행
(참고영상 : Tensorflow의 설치 및 기본적인 operations(new) https://youtu.be/-57Ne86Ia8w)


이 영상에 나온 방법으로 설치하니 수많은 에러와 함께 실행이 되지 않았다.
그래서 Tensorflow 공식홈에 나온 방법으로 설치함.



먼저 mac에서 terminal을 열어서 tensorflow가 설치 되어있는지 먼저 확인한다.
(참고 : https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko#macos_1)


    $ python3 --version
    $
pip3 --version
   
$ virtualenv --version




다 설치가 되어있었지만, 실제 실행은 안되었으니 처음부터 차근차근 다시 설치 해보기로 한다.
 $ brew update
 $
brew install python  # Python 3
 $
sudo pip3 install -U virtualenv  # system-wide install

공식 홈에는 homebrew를 설치하고 path를 설정하는 과정이 더 있지만, 이미 했으므로 생략한다.



다음으로 virtualenv를 이용하여 python 가상환경을 만들어서 그 안에서 tensorflow를 설치하고 사용 할 것이다

일단 가상환경 폴더를 만들고
$ virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv


활성화 한다
$ source ./venv/bin/activate  # sh, bash, ksh, or zsh


virtualenv가 활성화 되면 셸 프롬프트가 (venv)로 시작함

이제 호스트와는 별개의 가상환경이 만들어졌다. pip upgrade를 먼저 시작한다.
(venv) $ pip install --upgrade pip

(venv) $ pip list  # show packages installed within the virtual environment
   


**나중에 가상환경을 종료 할 때는 셸에서 아래의 명령어를 입력하면 된다.
(venv) $ deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow


이젠 가상환경에 텐서플로(tensorflow)를 설치 해 보자
pip로 설치 한다.
여기서 설치 할 버전은... 따로 지정하지 않고, 자동으로 최신버전을 설치 해주는 명령어를 입력하겠다.

(venv) $ pip install --upgrade tensorflow


설치를 확인 해 봄

(venv) $ python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"



대충 이런 식으로 나오면 성공이다.



다르게 확인하는 방법은 아래와 같다

    $ python3
>>> import tensorflow as tf
   
>>> tf.__version__



텐서플로 버전이 나오면 성공이다.




다음 포스트에서는 hello world를 띄우는 방법을 써 보겠다.

다시 잃어버린 계정을 다시 찾다 일상

으아아아

이글루스에 메일 두번 전화 한번 해서 겨우 다시 계정을 찾음 ㅠㅠㅠ

이게, 개인 명의로 가지고 있는 계정이 두개니까, 하나만 알려주는데.... 그게 과밸전용 계정이라...

찾았으니 이제 다시 글을 써봐야겠다...

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