딥린이 탈출기(4) - IDEs with Anaconda / 아나콘다, 텐서플로우, 쥬피터노트북, 파이참 대박

딥린이 가면출기(1)-뭐부터 시작해? Anaconda설치. https://blog.naver.com/jwo08하나 6/22개 452438687 디프링이카묘은츄루키(2)-Anaconda설정, 업데이트 https://blog.naver.com/jwo08하나 6/22개 452524029디 프링이카묘은츄루키(3)-Anaconda가상 환경 설정 with Tensorflow https://blog.naver.com/jwo08하나 6/22개 45258하나 038​의 아나콘다를 깔고 가상 환경까지 설정을 완료했다.자, 그럼 정말 딥 러닝을 위한 작업은 거의 완료됐다. ​ 그럼 우리가 설정한 아나콘다 가상 환경을 개발 환경 연계시키고, 2-layer Deep Neural Network를구현하여잘되고있는지확인해보자.하나. IDEIDE란? Integrated Development Environment(통합개발환경)에서 Microsoft Visual Studio와 같은 역할을 하는 개발환경이었다.즉, 코드를 작성하고 수정할 수 있는 Editor였다.대중적인 환경으로는 Jupyter Notebook(주피터 노트북)과 Pycharm(화이참)이 있다.물론 더 많지만요. 대표적으로...

두 환경 모두 무료로 편리하며 각각 장단점이 있다. 이하에서 보자.아내의 소리를 배우는 입장에서는 쉽고 가벼운 주피터 노트북이 좋다.장기전으로 가면 할수록 화이チャ을 추천하기도 합니다.​ ​ 2.Jupyter Notebook(주피터 노트북)​ Jupyter Notebook은 ipython이 web based버전으로 발전한 것으로 보인다.주피터 노트북은 파이슨의 인터프리터 언어 특성을 살려 크롬 등 웹브라우저에서 코드를 작성할 수 있는 웹 기반 환경이었다. 파이슨은 도우미나 언어가 아니라 인터프리터 언어이기 때문에 한 줄 라인별로 실행시키면서 결과를 볼 수 있다.아나콘다를 설치했다면 굳이 Jupyter Notebook을 별도로 설치할 필요가 없다.실행 방법 하나: Console 창을 이용한 방법(하나) Anaconda Prompt 창을 켠다! (2)자신이 희망하는 가상 환경을 activate 합니다. (3)명령에 jupyter notebook을 입력합니다.

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콘솔창에는 위와 함께 표시되면서 web browser에 아래와 같이 jupyter notebook이 표시된다.그러면 오른쪽 상단에 있는 New이고 python 3을 누르고 세로프게 python환경을 만들어 준다.

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새로운 파이슨 기반의 개발 환경을 만들고 싶다면, 이후와 함께 numpy와 tensorflow를 Import 하여 테스트를 해보자.

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In[*]이라는 표시가 뜨면 뭔가 잘못되었다는 표시로 위와 같이 대괄호 안에 숫자가 들어가면 진행이 잘 된 것입니다.위와 같이 약간 음의 라인으로 어렵지 않게 나아가면 잘 실행할 수 있었다는 것입니다.* [Alt] + [Enter] 를 누르면 다음 작업 매스로 옮기면서 실행되고 [Enter] 를 누르면 같은 작업 매스에서 줄바꿈만 된다.​ ​ 실행 법 2:Anaconda Navivator에서 실행하는 비결 ​의 네비게이터를 실행시키면 다소움과 같은 창이 뜬다. 원하는 가상 환경을 선택하고 주피터 노트북 Launch 클릭!

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그러면 다시 한번 실행법 하나로 웹 브라우저의 폴더가 넘쳐나는 화면을 볼 수 있었다

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​ ​ 3.PyCharm(파이 정말)​ PyCharm(파이 정말)는 체코의 JetBrain사에서 제공하는 python베이스의 IDE(통합 개발 환경)에서 Visual Studio, Eclipse 같은 코ー도표은칵메모장이었다 이하의 사진과 함께 Professional버전과 Community버전의 2개로 나쁘진 않지만 Django 나쁘지 않고 Flask등의 프레임워크를 이용한 웹 개발용이 아니라면 Community버전에서 충분하다.​

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​ 20하나 9년 한개 달 30일 기준으로 최신 버전은 20하나 8.3.4버전!!community버전 다운로드를 하고 설치를 하자.설치 프로세스는 쉽고 생략 ※화이참을 사용하면 좋은 이유는 Python 및 tensorflow와 같은 프레임워크가 주기적으로 업데이트 되어 호환성 사건이 발생합니다.이 사건을 방지하기 위해 프로젝트별로 각각 적합한 가상환경을 설정함으로써 충돌을 방지할 수 있다.또 open source라서 공짜에요! (Professional 유료) 근데 프로그램이 무거워... ※파이참 이용시에 주의할 점 settings→project interpreter 프로젝트 interpreter를 PycharmProject 폴더의 python.exe가 아니고!! 숨김은, 콘다 가상 환경 폴더 내부의 python.exe로 설정할 필요가 있습니다.C:\(사용자 폴더)\Anaconda3\envs\(개인 가상 환경)\python.exe

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그렇지 않으면 numpy나 tensorflow와 같은 외부 라이브러리는 사용할 수 없습니다. 그럼 설정이 완료됐기 때문에 2개의 Layer에서 구성된 Neural network classification model을 구현하고 본다

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numpy, tensorflow 전체 이상 없이 실행되어 분류 모델이 만들어졌음을 알 수 있다.이상 내가 만든 가상환경을 jupyter notebook과 pycharm에 적용시켜서 코드를 작성하는 방법을 알아보았다.