1. 개요
- Python을 이용한 Machine Learning을 위해 설치한 Miniconda 가상환경을 이용
- Tensorflow 학습을 위해 새로운 프로젝트를 생성 및 활성화하는 방법을 설명
참고 Python 머신러닝 학습을 위한 가상환경 구성 및 필수 패키지 설치
2. 가상환경 생성
- Tensorflow 학습을 위해 새로운 가상환경 생성
conda create -n creapple python=3.8 - 새로 생성한 가상환경 활성화
conda activate creapple - 학습을 위한 디렉토리 생성 및 해당 디렉토리로 이동
mkdir -p ~/IDE/workspace/python/creapple/ cd ~/IDE/workspace/python/creapple/
3. 라이브러리 설치
3.1 Tensorflow 설치
- Tensorflow2 설치 웹 페이지 참고하여 아래 명령어를 순서대로 실행
pip install --upgrade pip pip install tensorflow
3.2 기타 라이브러리 설치
- Tensorflow 외에 jupyter, pandas, numpy, matplotlib를 사용하므로 아래 스크립트를 통해 설치함
conda install jupyter conda install numpy conda install pandas conda install matplotlib
4. Tensorflow 예제 실행하기
- 예제 실행을 위해 Jupyter notebook을 실행함
> jupyter notebook - jupyter notebook에서 Tensorflow For beginners 예제 코드를 작성함
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test) - 설명 참고
댓글남기기