1-1. 작업환경 구축

딥러닝 코드를 실행하려면, 필요한 라이브러리가 꽤 많다.

이것들을 엉키지않게 아나콘다를 이용해서 잘 설치해주도록 하자.

아나콘다 작업환경 만들기

(기본적으로 아나콘다를 설치한다.)
Anaconda Prompt(아나콘다 프롬프트)를 들어가서,

conda create -n (작업환경이름) python=3.6 numpy scipy matplotlib spyder pandas seaborn scikit-learn h5py

로 해서 콘다를 설치하고, 그에 설치할 라이브러리들도 함께 다운받는다.

그렇게 아나콘다로 환경이 구축됬으면,

activate (작업환경이름)

으로 작업환경을 활성화 시킨후에, (비활성화하는 것은 disactivate 명령어를 입력하면 된다.)

pip install tensorflow

으로 텐서플로우를 설치한다.
설치가 끝났으면 파이썬 쉘에 들어가서, 텐서플로우 라이브러리를 임포트 해봐서 에러가 나지 않는지(설치가 잘 됬는지) 확인해보자.

그 후에,

pip install keras

으로 케라스도 설치한다.
이것도 설치가 끝났으면 파이썬 쉘에서 설치가 잘 됬는지 확인해주자.

파이참과 연동

파이참을 키고, 설정에서 인터프리터(interpreter)를 들어가서,
Existing interpreter 에서 아까 만들어준 아나콘다 작업환경의 python.exe을 선택해주자.
인터프리터 셋팅을 이렇게 해주고, 딥러닝 예제 코드들을 실행했을 때 문제가 없으면 끝!