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설치

저장소 다운로드

컴퓨터에 이 저장소를 다운로드하고 주피터 노트북을 실행하려면 먼저 git이 필요합니다. 이미 설치되어 있을 수 있습니다. 터미널을 열고 git 명령을 타이핑하여 확인해 보세요. 만약 git이 없다면 git-scm.com에서 다운로드할 수 있습니다.

그다음 이 저장소를 클론하기 위해 터미널을 열고 다음 명령을 타이핑하세요(맨 앞의 $ 기호는 타이핑하지 마세요. 이 기호는 파이썬 코드가 아니라 터미널 프롬프트로 관례상 표시합니다):

$ cd $HOME  # 또는 각자 원하는 다른 개발 디렉토리
$ git clone https://github.com/rickiepark/handson-ml2.git
$ cd handson-ml2

git을 설치하고 싶지 않다면 master.zip 파일을 다운로드하여 압축을 풀고 디렉토리 이름을 handson-ml2로 바꾸어 주세요. 그다음 원하는 개발 디렉토리로 옮깁니다.

아나콘다 설치

다음으로 파이썬 3과 여러 가지 파이썬 라이브러리가 필요합니다. 가장 쉬운 설치 방법은 아나콘다를 다운로드하고 설치하는 것입니다. 아나콘다는 과학 컴퓨팅을 위한 훌륭한 파이썬 배포판으로 여러 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 사이킷런 등과 같은 많은 과학 라이브러리를 포함하고 있기 때문에 용량이 큽니다. 작은 용량의 아나콘다 배포판가 필요하다면 conda 패키지 도구를 실행하기 위한 최소 기능을 담고 있는 미니콘다를 설치하세요. 꼭 최신 버전의 아나콘다(또는 미니콘다)를 설치해야 합니다.

MacOS와 리눅스에 설치할 때 conda init 명령을 실행하여 아나콘다를 초기화할지 묻습니다. 이를 수락하면 터미널을 열 때마다 conda 명령을 사용하도록 쉘 스크립트를 업데이트합니다. 설치가 끝나면 터미널을 닫고 새로운 터미널을 열어 잘 적용되었는지 확인해 보세요.

윈도우에서 설치할 때 PATH 환경 변수를 업데이트할지 묻습니다. 이것은 다른 소프트웨어와 충돌할 수 있기 때문에 권장되지 않습니다. 대신 설치가 끝난 후에 아나콘다를 사용하려면 시작 메뉴를 열고 Anaconda Shell을 실행하세요.

아나콘다(또는 미니콘다)가 설치되면 다음 명령을 실행하여 conda 패키지 도구를 최신 버전으로 업데이트합니다:

$ conda update -n base -c defaults conda

노트: 어떤 이유로 아나콘다를 좋아하지 않는다면 수동으로 파이썬 3을 설치하고 pip를 사용해 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다(구체적인 내용에 대해 잘 알지 못한다면 권장하는 방법이 아닙니다). 일부 라이브러리는 아직 파이썬 3.8이나 3.9를 지원하지 않기 때문에 파이썬 3.7을 권장합니다.

GPU 드라이버와 라이브러리 설치

텐서플로 호환 GPU 카드(Compute Capability ≥ 3.5인 NVidia 카드)를 가지고 있고 텐서플로에서 사용하려면 nvidia.com에서 해당 카드에 맞는 최신 드라이버를 다운로드하고 설치해야 합니다. 또한 NVidia CUDA와 cuDNN 라이브리가 필요합니다. 다행히 아나콘다에서 tensorflow-gpu 패키지를 설치할 때 자동으로 설치됩니다. 하지만 아나콘다를 사용하지 않으면 수동으로 설치해야 합니다. 설치에 어려움이 있다면 텐서플로 GPU 설치 가이드를 참고하세요.

tf2 환경 만들기

그다음 handson-ml2 디렉토리 안에서 다음 명령을 실행하세요. 이 명령은 노트북을 실행하기 위해 필요한 모든 라이브러리를 포함한 새로운 conda 환경을 만듭니다(기본적으로 이 환경의 이름은 tf2이지만 -n 옵션으로 바꿀 수 있습니다):

$ conda env create -f environment.yml

그다음 새로운 환경을 활성화합니다:

$ conda activate tf2

주피터 시작

거의 다 되었습니다! tf2 콘다 환경을 주피터에 등록해야 합니다. 이 프로젝트의 노트북은 기본적으로 python3 이름의 환경을 사용합니다. 따라서 이 환경을 python3로 등록하는 것이 좋습니다(다른 이름으로 등록하고 싶다면 노트북을 열 때마다 주피터에서 "Kernel > Change kernel..." 메뉴를 선택해야 합니다):

$ python3 -m ipykernel install --user --name=python3

이제 끝났습니다! 다음 명령으로 주피터를 실행할 수 있습니다:

$ jupyter notebook

브라우저가 열리고 주피터가 현재 디렉토리의 목록을 보여줍니다. 브라우저가 자동으로 열리지 않는다면 localhost:8888에 접속해 보세요. index.ipynb를 클릭하여 시작합니다.

축하합니다! 머신러닝을 배우고 실습할 준비를 마쳤습니다!

주피터 작업을 마치려면 주피터를 실행한 터미널 윈도에서 Ctrl-C를 타이핑하여 종료할 수 있습니다. 이 프로젝트를 사용할 때마다 터미널을 열고 다음을 실행합니다:

$ cd $HOME # 또는 설치한 다른 디렉토리
$ cd handson-ml2
$ conda activate tf2
$ jupyter notebook

프로젝트와 라이브러리 업데이트하기

이슈를 해결하고 새로운 라이브러리를 지원하기 위해 정기적으로 노트북을 업데이트합니다. 따라서 업데이트된 프로젝트를 받는 것이 좋습니다.

이렇게 하려면 터미널을 열고 다음을 실행하세요:

$ cd $HOME # 또는 설치한 다른 디렉토리
$ cd handson-ml2 # 프로젝트 디렉토리로 이동
$ git pull

에러가 난다면 아마도 노트북이 수정되었기 때문입니다. 이런 경우에 git pull을 실행하기 전에 먼저 수정한 내용을 커밋해야 합니다. 이 작업은 별도의 브랜치에서 진행하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 충돌이 발생할 것입니다:

$ git checkout -b my_branch # 원하는 브랜치 이름
$ git add -u
$ git commit -m "수정 내용"
$ git checkout master
$ git pull

그다음 라이브러리를 업데이트해 보죠. 먼저 conda 자체를 업데이트합니다:

$ conda update -c defaults -n base conda

그다음 tf2 환경을 삭제합니다:

$ conda activate base
$ conda env remove -n tf2

그리고 환경을 새로 만듭니다:

$ conda env create -f environment.yml

마지막으로 환경을 다시 활성화 하고 주피터를 시작합니다:

$ conda activate tf2
$ jupyter notebook