가상환경(virtualenv)는 파이썬 프로젝트를 독립적으로 관리하고 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 활용하여 인공지능 모델을 평가하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 가상환경 생성하기:

   python -m venv <가상환경 이름>
   

2. 가상환경 활성화하기:
   • Windows:

     <가상환경 이름>\Scripts\activate.bat
     

   • macOS 및 Linux:

     source <가상환경 이름>/bin/activate
     

3. 가상환경 패키지 설치하기:
   • 필요한 패키지를 requirements.txt 파일에 작성합니다.
   • 다음 명령어를 실행하여 패키지를 설치합니다.

     pip install -r requirements.txt
     

4. 모델 평가 스크립트 작성하기:
   • 모델을 평가하기 위한 스크립트를 작성합니다.

   • 예를 들어, evaluate_model.py 파일에 다음과 같은 코드를 작성할 수 있습니다:

     import tensorflow as tf
     
     def evaluate_model():
         # 모델 로드 및 데이터 전처리 작업
     
         # 모델 평가
     
     if __name__ == "__main__":
         evaluate_model()
     

5. 가상환경에서 모델 평가 실행하기:
   • 다음 명령어를 실행하여 가상환경에서 모델 평가를 수행합니다.

     python evaluate_model.py
     

   이렇게 가상환경을 사용하여 인공지능 모델을 평가할 수 있습니다. 가상환경을 사용하면 프로젝트 간의 패키지 충돌을 방지하고 모델을 독립적으로 평가할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 Python 가상환경 공식 문서(https://docs.python.org/3/library/venv.html)를 참조하시기 바랍니다.