[Python - Anaconda] 실전 사용법 완벽정리

안녕하세요, 건프입니다.

Python 을 이용해서 Machine Learning, Deep Learning 작업을 하다보면, 수많은 라이브러리를 필연적으로 사용하게 됩니다.

(잘 만들어진 프레임워크를 활용하려고 파이썬을 쓰는거니까요..)

이때, 이종 OS 간, 라이브러리간 버전 충돌(Version Conflict)를 최소화할 수 있도록 도와주는 좋은 프레임워크가 있습니다.

바로 아나콘다(Anaconda) 라는 것이죠.

https://www.continuum.io/downloads

다음으로는 이 아나콘다를 설치한 뒤, 

가상환경(Virtual Env) 를 설치하고, 

파이썬 버전을 컨트롤하며

이종 버전간 임포트 하는법을 정리합니다.

평소에는 Ubuntu 환경에서 주로 하지만,

최근에 진행했던 프로젝트가 반드시 Windows 위에서 동작해야 했었기 때문에, 지금은 Windows 10 버전에서 동작하는 예제이고,

사용할 파이썬 버전은 tensorflow-gpu 가 지원하는 가장 최근 버전인 3.5 를 사용할 것입니다.

1,. 가상환경 만들기

cmd 창을 엽니다.

> conda create -n venvPython35 python=3.5

이렇게하면, 3.5 버전의 파이썬과 함께 venvPython35 라는 이름으로 가상환경이 만들어집니다.

이를 활성화(Activate) 하는 방법은 다음과 같습니다.

> activate venvPython35

Ubuntu 에서는 다음과 같습니다.

> source activate venvPython35

2. 라이브러리 다운받기

가상환경을 활성화 시킨 뒤에는 일반적으로 라이브러리 다운받듯이 pip 를 사용하시면 됩니다.

> pip install <<...>>

하지만 Windows 와 같은 경우 scipy 같은 라이브러리는 그냥 pip 로 깔리지가 않습니다.

이럴때는 conda 의 힘을 빌립니다.

> conda install <<...>>

이 과정에서 빌드에 필요한 다른 바이너리 파일들도 함께 다운받아 빌드까지 진행합니다. 굉장히 똑똑합니다.

3. 현재 본 가상환경에 깔려있는 라이브러리 버전들을 확인하기

> conda list

4. 현 아나콘다의 가상환경들의 리스트 전부 보기

> conda env list

5. 다른 사람에게도 똑같은 가상환경 전수하기

> conda env export > conda_requirements.txt

이렇게 만들어둔 requirements.,txt 를 다른사람이 github 로 부터 받는다면

그 사람은 다음과 같은 명령어로 동일한 환경의 가상환경을 구축할 수 있습니다.

> conda env create -f conda_requirements.txt

6. pip install 내용만 전달하기

> pip freeze > requirements.txt

이렇게 만들어진 파일을 github 에서 받는다면, 받는쪽에서는

> pip install -r requirements.txt

로 동일한 pip 환경을 구축할 수 있습니다.

7. conda 환경 삭제

deactivate 로 환경에서 나온뒤에 삭제하고자 하는 환경의 이름을 -n 옵션과 함께 주면 됩니다.

> conda env remove -n venvTest

몇가지가 더 있을지는 모르겠으나, 아나콘다를 사용하는데 있어서 필수적인 몇가지를 정리하였습니다.

누군가에게 도움이 되었길 바랍니다.

감사합니다.