[파이썬] #001. 파이썬 설치 및 환경설정(for 머신러닝, 딥러닝!)

1. 개요

세상이 참으로 빨리 바뀝니다. 이제는 암호도 필요 없이 FaceID로 생체를 인식하여 기기를 사용하고,  전세계 언어를 Google Translation과 같은 번역기를 이용해 불과 수 초 이내에 번역을 할 수 있습니다.

사용자(User)에게 이런 문명의 이기(?)는 자연스럽게 일상에 스며들었으나 자세히 살펴보면 이 모든게 머신러닝, 딥러닝 기법을 통해 학습된 문명의 산물입니다.

딥러닝 기법은 매우 놀랍습니다. 인간이 사고하는 방식과 유사하기 때문입니다. 실제로 딥러닝은 우리 인간의 뇌를 fMRI 등으로 스캔하면서 새롭게 발견된 원리들을 기반으로 무섭게 발전하고 있습니다.

딥 러닝(Deep Learning)은 머신 러닝의 한 방법으로 학습 과정 동안 인공 신경망으로서 예시 데이터에서 얻은 일반적인 규칙을 독립적으로 구축하는 학습 방법이라고 할 수 있습니다. 앞으로 딥러닝에 대해서는 저도 공부하면서 인간에게 어떤 편의를 제공할 수 있고 미래에 얼마나 큰 가능성을 갖고 있는지, 어떻게 사용할 수 있는지 등을 탐색해보고자 합니다.

이에 앞서 딥러닝 이론 및 구현을 위해 파이썬(Python)이라는 언어가 필요합니다.

파이썬(Python)은 매우 단순한 언어입니다. 수많은 라이브러리가 존재하고 라이브러리들을 활용해 원하는 프로그램을 만들 수 있는 직관적인 언어입니다.

그러면 파이썬 설치 및 환경 세팅을 간단히 살펴보시겠습니다.

 

2. 내용

(1) 파이썬 설치

아래 링크로 접속해 파이썬을 다운로드 받습니다.

https://www.python.org/

Welcome to Python.org

파이썬은 무료이며, Downloads에서 가장 최신파일에 Python을 설치합니다.

파이썬 공식 홈페이지로 무료로 사용할 수 있다.

Install Now를 클릭합니다. 별도의 Customize 없이 Install launcher for all users (recommended)로 설치합니다.

파이썬 설치는 매우 간단합니다. 한 번의 클릭으로 Setup was successful 화면을 확인 한 뒤, Close 버튼을 클릭합니다

파이썬 설치가 완료됐습니다. IDLE(개발환경)에서 파이썬을 사용하실 수 있습니다.

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파이썬을 사용하는 데 있어, IDLE shell 만 사용하는 것은 UI가 만족스럽지 않습니다.
그래서 Jupyter Notebook과 Anaconda 등의 통합개발환경(Integrated Development Environment, IDE)이 존재합니다. 딥러닝 실습에 있어 Jupyter Notebook을 사용하고자 합니다. 
(Anaconda : 아나콘다는 패키지 관리와 디플로이를 단순케 할 목적으로 과학 계산을 위한 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 자유-오픈 소스 배포판이다. 패키지 버전들은 패키지 관리 시스템 conda를 통해 관리된다. 출처 : 위키백과)
Jupyter 설치를 위해 Windows PowerShell을 실행합니다.

powershell을 실행해 아래와 같이 환경을 셋팅해줍니다.

PS> $ENV_NAME="pydl"
PS> py -3.10 -m venv envs\${ENV_NAME}
PS> Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser -ExecutionPolicy RemoteSigned
PS> .\envs\pydl\Scripts\activate

딥러닝 구현을 위한 tensorflow, scikit-learn, pandas, matplotlib, jupyterlab을 설치해줍니다. 

명령어는 아래와 같습니다.

1. pip install tensorflow-cpu~=2.0 scikit-learn pandas matplotlib jupyterlab

2. python -m ipykernel install --user --name ${ENV_NAME} --display-name "pydl"

모두 설치되고 나면 jupyter notebook을 실행합니다.

1. .\envs\pydl\Scripts\activate

envs_name 설정을 활성화합니다. (pydl) 녹색글씨 확인

2. jupyter-lab

해당 명령어를 입력하면 jupyter notebook이 웹브라우저에서 열립니다. 저는 크롬 브라우저에서 구동했습니다.

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아래와 같이 JupyterLab이 실행된 것을 확인할 수 있습니다.

Notebook을 생성하여 파이썬 코드를 작성할 수 있는 환경까지 구성했습니다. 

 

3. 마치며

이번 시간은 파이썬 설치와 딥러닝 구현을 위한 패키지들을 설치했습니다.numpy, pandas, scikit-learn, tensorflow와 같은 라이브러리와 IDE 통합개발환경 JupyterLab도 함께 설치해보았습니다.

앞으로 딥러닝에 대해 자세히 공부할텐데, 이 글을 보시는 여러분들도 함께 재밌게 살펴보고, 우리 미래에 많은 도움이 될 수 있는 길을 함께했으면 하는 바람입니다.