준비 파일

1.  Anaconda


공식 홈페이지

https://www.continuum.io/downloads





권장하는데로 설치하기, 다음다음다음다음다음다음..









아나콘다 네비게이터 실행



왼쪽 사이드바에서 Enviroments 클릭






root의 오른쪽 화살표 클릭, Open Terminal








conda create -n virtual_envs1 python=3.5


virtual_envs1은 원하는 이름으로

python은 무조건 3.5버전으로!!(17년 4월 17일 기준)

윈도우의 경우 텐서플로우는 무조건 3.5버전만 지원하기 때문

 


y 입력, 설치 완료(파이썬 3.5버전을 가진, 가상 환경을 만듬)





activate virtual_envs1 입력 후 해도 상관 없음.

하지만 이번 포스팅에서는 UI를 최대한 활용하도록 함.


cmd창을 끄고, 다시 네비게이터로 이동

vitual_envs1 클릭, 화살표 클릭, Open Terminal 클릭


 




둘 중 하나 선택해서 입력 -> 나름 괜찮은 그래픽카드가 내장 되어있다면 GPU로(드라이버 깔려있어야함.)


CPU 버전

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

GPU 버전

 pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

공식 홈페이지
https://www.tensorflow.org/install/install_windows 
참조






설치 완료 후 cmd창 끄고 네비게이터로 이동

왼쪽 사이드바의  Home 클릭,

Applications on [virtual_envs1] 클릭,

아래 프로그램들에서 jupyter install 클릭



install 후 Launch 클릭



jupyte가 켜진 후 

오른쪽 상단에서 New 클릭,

Python 3 클릭




이름 설정, 원하는데로



코드 입력 및 한 줄 단위 실행

https://github.com/KMKgit/presentationML/tree/master/example 에서 참조    


실행은 각 박스에서 Shift + Enter로 실행됨. 

실행이 된 박스는 순서대로 왼쪽에 In[숫자] 로 표시됨.





jupyter home으로 다시 이동, graphs 폴더가 생성되었는지 확인

안 됬다면 파이썬 코드가 실행이 안된 것.






다시 네비게이터로 이동,

 Environments의 virtual_envs1 클릭,

화살표 클릭,

Open Terminal 클릭




graphs 폴더가 있는 곳으로 이동해야함.


"dir" 명령어를 통해 현재 폴더들을 확인할 수 있음.

"cd dir_name" 을 통해 현재 위치에서 dir_name 디렉토리로 이동할 수 있음.

"cd .."에서 ".."은 상위 디렉토리를 의미함.


아래와 같이 graphs폴더가 있는 곳으로 이동,

tensorboard --logdir="./graphs" --port 6006 입력,


(물론 graphs폴더가 있는 곳의 path를 굳이 이동하지 않고, 위 명령어에서 상대 주소로 입력해도 됨.)





웹 브라우저 실행(익스플로러 낮은 버전은 지원 안 됨.)

http://localhost:6006 주소 입력,

상단 GRAPHS 클릭,

각 노드를 클릭해 상태를 알 수 있음.



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