(Tensor Flow 설치 2)우분투 14.04 tensorflow 설치

Tensor Flow 설치 1까지 무사히 성공했다면 이제 본격적으로 tensorflow를 설치해보자.

아직 ubuntu에 python이 설치되어 있지 않기 때문에 python부터 설치를 한다. 필자는 anaconda를 설치할 것이다. 기본적으로 셋팅되는 라이브러리들이 많고 conda를 이용하여 개별적으로 셋팅을 관리할 수 있기 때문이다. 우선 anaconda 부터 다운로드 받자.

https://www.continuum.io/downloads 로 들어가면 자신의 OS에 맞는 installer를 받을 수 있고 터미널에서 바로 설치를 하자.

 

sudo bash Anaconda2-4.1.1-Linux-x86_64.sh

 

anaconda를 설치하면 home 폴더에 anaconda2가 설치되어 있을 것이다.tensorflow를 설치할 때 폴더 소유권때문에 에러가 나게되는데 이것을 방지하기 위해서 anaconda2폴더 및 모든 하위폴더의 권한을 현재 계정으로 변경하자.

 

sudo chown -Rc <계정명>:<계정이속한 그룹> /home/<계정명>/anaconda2

 

anaconda2폴더로 이동해서 폴더 권한이 현재 계정으로 바뀌었는지 확인한다. 

 

cd anaconda2

ls -al

 

 

필자의 계정명은 flyingcat4이고 그룹역시 flyingcat4이다. 별다른 설정을 하지않았으면 계정명이 그룹명이된다. 여기까지 기본셋팅을 하고 라이브러리 dependency가 꼬이는 것을 방지하기 위해서 conda를 이용한 가상한경에 tensorflow를 셋팅한다. virtualenv랑 똑같다.

 

conda create -n tensorflow python=2.7

source activate tensorflow

 

위 명령어까지 실행하면 터미널 라인 맨앞에 (tensorflow)가 생성될 것이다. tensorflow환경에서 나오려면 

source deactivate

 

tensorflow 작업환경에서 바로 설치를 한다.

 

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl 

 

anaconda 폴더의 소유권 권한을 바꿨다면 문제없이 설치될 것이다. 설치된 것을 확인하기 위해 터미널에 다음과 같이 입력해보자.

python

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

여기까지 실행해서 GPU이름 나오면서 뭔가 성공적인 메시지들이 보인다면 여러분은 절반정도 성공한 것이다. 무슨말인지 확인하기 위해서 python환경을 빠져나와서 ipython을 실행해서 똑같은 작업을 해보자.ipythonimport tensorflow as tf
아마 "no module named tensorflow"라는 에러가 출력될 것이다. python에서 되던게 왜 ipython에서 안되지? jupyter에서는 될까? 하고 똑같이 해봐도 같은 메시지가 출력될 것이다. 하지만 걱정하지 않아도 된다. 필자가 방법을 모르고 포스팅하는것은 아닐테니깐. 그대로 따라하세요~conda install ipythonconda install jupyter
tensorflow용 커널을 생성한다.ipython kernelspec install-self --usermkdir -p ~/.ipython/kernelsmv ~/.local/share/jupyter/kernels/python2 ~/.ipython/kernels/tfkernel
여기까지 하면 다된것이다. 다만 jupyter notebook을 켜보면 kernel이름이 구분이 안될텐데 편의를 위해서 이름을 바꾸자.cd ~/.ipython/kernels/tfkernel/vi kernel.json
파일을 열어보면 "display_name"에 설정되어 있는 이름을 자신이 알아볼 수 있도록 변경한다. 필자는 tensorflow kernel이라고 변경하였다. 

jupyter notebook을 실행시키고 Change kernel에 자신이 생성한 커널이 보이고, 그 커널로 변경한 후 import tensorflow as tf 를 실행해보자.더이상 에러메시지가 안나올것이다. 여기까지 했다면 tensorflow 개발환경 셋팅은 완료한 것이다.