이전 포스트에서 가상환경을 구축한 것에 이어서 Tensorflow와 같은 딥러닝 라이브러리 및 통합 개발 툴 설치 과정을 진행하고자 한다.
이전 포스트는 아래에서 확인하기 바란다.
2021.04.14 - [Development/Machine Learning] - 딥러닝(Deep Learning) 개발환경 구축하기 for Mac OS X (1)
딥러닝(Deep Learning) 개발환경 구축하기 for Mac OS X (1)
먼저 설치환경은 다음과 같으며, 모든 과정은 터미널 환경에서 진행한다. MacBook Pro (15-inch, 2017) 2.9GHz Quad-Core Intel Core i7 Intel HD Graphics 630 1536 MB RAM 16 GB 2133 MHZ LPDDR3 SDD 512 GB #..
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# Tensorflow-gpu 1.14, Keras 2.2.4 and Jupyter
# 가상환경 진입 후 설치 진행
$ workon venv
# tensorflow 설치
(venv) $ pip install tensorflow==1.14
# keras 설치
(venv) $ pip install keras==2.2.4
# jupyter notebook 설치
(venv) $ pip install jupyter
# jupyter notebook 실행 : 작업 경로 지정하여 실행하기
(venv) $ jupyter notebook [작업경로]
# 기타 라이브러리
# 기타 라이브러리
(venv) $ pip install matplotlib
(venv) $ pip install scipy==1.2.0
# PyCharm Community Edition
아... 이건 아직 터미널에서 설치하는 방법을 찾지 못했다.ㅠ 일단 수동으로 다운받아 설치하는 것도 쉬우니 그렇게 진행하길 바란다.
다운로드 링크: www.jetbrains.com/pycharm/
PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains
The Python & Django IDE with intelligent code completion, on-the-fly error checking, quick-fixes, and much more...
www.jetbrains.com
이렇게 Mac OS X 환경에서도 딥러닝 개발을 진행할 수 있는 기본적인 환경 구축을 마무리했다.
이제 아래 포스트에서 Tensorflow Object Detection API를 이용해 딥러닝을 맛볼 수 있다.
2021.03.18 - [Development/Machine Learning] - Tensorflow Object Detection API
Tensorflow Object Detection API
Tensorflow Object Detetion API는 Tensorflow를 이용하여 이미지 속 객체를 인식할 수 있도록 하는, 각기 다른 정확도와 속도를 갖는 5개의 모델을 라이브러리 형태로 제공하는 오픈소스 프레임워크이다.
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