윈도우즈에 아나콘다, 파이썬, 텐서플로 설치하기

텐서플로(TensorFlow)를 사용하려면 파이썬(Python) 개발 환경이 필요합니다. 파이썬 공식 사이트에서 인스톨파일을 다운받아 설치할 수 있지만 과학 계산을 위한 여러 파이썬 패키지를 따로 설치해야 합니다. 대표적으로는 SciPy, NumPy, scikit-learn 등이 있습니다. 이따금 이런 패키지들을 설치할 때 곤란한 경우가 생길 수 있습니다. 그래서 운영체제 환경에 맞게 패키지들을 미리 준비해 놓은 배포판을 많은 사람들이 선호합니다. 특별히 여러 버전의 파이썬에서 실험을 해야한다거나 Windows 환경이라면 더욱 그렇습니다. 텐서플로 뿐만 아니라 머신러닝과 딥러닝을 위한 언어로서 파이썬을 선택했다면 필요한 여러가지 도구를 손쉽게 한 번에 설치해 줄 것입니다.

과학 계산용이거나 범용적으로 가장 인기있는 파이썬 배포판은 아나콘다(Anaconda)입니다. 캐노피(Canopy)나 액티브파이썬(ActivePython) 등도 있지만 아나콘다가 안정적이고 피드백이 빠른 편입니다. 이 글에서는 Windows에 아나콘다와 텐서플로를 설치하고 IPython 쉘과 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 실행하는 과정을 설명하겠습니다.

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참여 대상: 머신러닝, 딥러닝을 공부하고 싶은 누구나.
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아나콘다 설치

브라우저로 아나콘다 제품 페이지에 접속합니다.

스크린샷 2020-11-13 오전 12.27.29

아래에 있는 다운로드 버튼을 누르면 설치 파일 위치로 이동합니다.

스크린샷 2020-11-13 오전 12.28.15

이 글을 쓰는 시점에는 파이썬 3.8 버전용 설치 파일을 제공합니다. 텐서플로의 바이너리는 64비트용이므로 만약 사용하는 컴퓨터가 32비트라면 텐서플로 소스를 직접 컴파일하여 설치해야 합니다. 텐서플로는 공식적으로 Windows에서 직접 소스를 컴파일하는 것을 지원하지 않습니다. 사용하는 Windows 컴퓨터가 32비트인지 64비트인지 확인하려면 여기를 참고하세요.

텐서플로 1.6버전부터 CPU의 AVX(고급 벡터 확장) 명령을 지원하도록 컴파일되어 있습니다. 만약 AVX를 지원하지 않는 CPU를 사용한다면 파이썬 3.6 버전과 텐서플로 1.5 버전을 사용해야 합니다(아래 설명). 사용하고 있는 CPU가 AVX 명령을 지원하는지 확인하려면 여기를 참고하세요.

또는 인텔의 프로세서 유틸리티를 사용할 수도 있습니다. 이 프로그램을 다운받아 설치하고 실행하면 다음과 같은 화면을 볼 수 있습니다. 두 번째 탭에서 Advanced Vector Extensions에 ‘예’라고 표시되면 AVX 명령을 지원하는 CPU입니다.

이제 AVX를 지원하는 64비트 컴퓨터가 준비되었다고 가정하고 아나콘다의 파이썬 3.8 버전 64비트 인스톨러를 다운받습니다.

아나콘다 인스톨러 설치는 보통의 Windows 설치 프로그램과 비슷합니다. 설치 과정을 마치면 시작버튼에 아나콘다 폴더가 추가됩니다.

이 다음부터는 Anaconda Prompt에서 명령행 인터페이스를 사용해서 진행하겠습니다.

콘다 및 파이썬 패키지 업데이트

Anaconda Prompt에 들어오면 conda 패키지 관리자를 사용할 수 있습니다. 파이썬 3.8버전에서 다음과 같은 오류가 나면 prompt-toolkit 패키지를 다운그레이드해야합니다.

(base) C:\Users\haesun>ipython
Python 3.8.5 (default, Sep 3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.19.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]: import scipy
In [2]: scipy.__version__
Out[2]: '1.6.0'
Unhandled exception in event loop:
File "C:\Users\haesun\anaconda3\lib\asyncio\proactor_events.py", line 768, in _loop_self_reading
f.result() # may raise
File "C:\Users\haesun\anaconda3\lib\asyncio\windows_events.py", line 808, in _poll
value = callback(transferred, key, ov)
File "C:\Users\haesun\anaconda3\lib\asyncio\windows_events.py", line 457, in finish_recv
raise ConnectionResetError(*exc.args)
Exception [WinError 995] 스레드 종료 또는 응용 프로그램 요청 때문에 I/O 작업이 취소되었습니다
Press ENTER to continue...
In [4]: exit

다음 명령으로 prompt-toolkit을 다운그레이드해 주세요.

pip install --upgrade prompt-toolkit==2.0.10

텐서플로 설치

텐서플로를 설치하려면 시스템에 비주얼 스튜디오 재배포 패키지가 설치되어 있어야합니다. 만약 ImportError: DLL load failed while importing _pywrap_tensorflow_internal:와 같은 에러가 발생하면 64비트용 비주얼 스튜디오 재배포 패키지를 여기에서 다운받아 설치해 주세요.

아나콘다 배포판에는 텐서플로 최신 버전이 늦게 포함되므로 파이썬 기본 패키지 관리자인 pip로 텐서플로를 설치합니다. (텐서플로 1.15.0 버전과 2.1.0 버전부터는 CPU 패키지와 GPU 패키지가 통합되어 다운로드 용량이 커졌습니다. CPU만 사용하려면 대신 tensorflow-cpu 패키지를 설치하세요)

> pip install tensorflow

만약 AVX를 지원하지 않는 CPU를 사용하고 있다면 다음과 같이 파이썬 3.6 버전과 텐서플로 1.5 버전을 설치합니다.

> conda install python=3.6
> pip install tensorflow==1.5.0

설치가 완료된 후 IPython 쉘을 실행하여 tensorflow 모듈을 임포트합니다. 아무런 메세지가 뜨지 않으면 정상적으로 설치에 성공한 것입니다.

> ipython
...
In [1]: import tensorflow as tf
In [2]:

IPython 쉘을 종료하려면 exit 명령을 입력합니다. 데이터 분석을 위해 IPython 쉘도 좋지만 이보다 코드와 실행 결과를 함께 관리할 수 있는 주피터 노트북을 사용하도록 하겠습니다. 주피터 노트북은 로컬 컴퓨터에서 실행되는 웹 서버 프로그램과 비슷합니다. 브라우저로 코드를 실행하면 IPython 커널에게 실행을 명령하고 그 결과를 브라우저로 전달해 줍니다. 주피터 노트북을 실행하려면 아나콘다 프롬프트에서 jupyter notebook 명령을 사용합니다.

> jupyter notebook

주피터 노트북이 실행되면 자동으로 기본 브라우저가 실행되어 주피터 노트북 서버에 접속합니다. 로컬 컴퓨터의 주피터 노트북 서버 주소는 http://localhost:8888/ 입니다. 주피터 노트북을 실행한 현재 폴더를 기본 홈 페이지로 설정됩니다. 이 폴더 하위에 파이썬 주피터 노트북을 만들고 실행할 수 있습니다.

Documents 폴더로 들어가서 새로운 파이썬 노트북을 만들어 보겠습니다. 오른쪽 위에 있는 New 버튼을 누르면 새로운 파이썬 3 주피터 노트북을 생성할 수 있습니다.

새로운 브라우저 탭이 열리면서 Untitled 노트북이 생성됩니다. 첫번째 코드 셀(cell)에 IPython 쉘에서 했던 것처럼 import tensorflow as tf를 입력하고 Shift+엔터 키를 입력합니다. 아무런 메세지가 나오지 않으면 텐서플로를 주피터 노트북에서 사용할 수 있도록 설치에 성공한 것입니다.