Debian 9 : TensorFlow 설치 방법, 예제, 명령어

TensorFlow는 구글이 구축한 머신 러닝을 위한 자유-오픈 소스 플랫폼입니다. 그것은 Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, Airbus를 포함한 많은 조직에서 사용됩니다.

TensorFlow는 Python 가상 환경, Docker 컨테이너 또는 Anaconda와 함께 시스템 전체에 설치할 수 있습니다. 학습을 위해 Python 가상 환경에 TensorFlow를 설치하는 것이 가장 좋습니다. 이렇게 하면 단일 컴퓨터에 여러 개의 분리된 Python 환경을 구축하고 다른 프로젝트에 영향을 줄 염려 없이 프로젝트별로 특정 버전의 모듈을 설치할 수 있습니다.

Debian 9에 TensorFlow를 설치하는 과정을 안내합니다.

 

 

Debian 9 : TensorFlow 설치 방법, 예제, 명령어

 

 

Debian 9에 TensorFlow를 설치

다음 섹션에서는 Debian 9의 Python 가상 환경에서 TensorFlow를 설치하는 방법에 대해 단계별로 설명합니다.

 

 

1. Python 3 및 venv 설치

기본적으로 Debian 9는 Python 3.5와 함께 제공됩니다. 시스템 유형에 Python 3이 설치되어 있는지 확인하려면 다음을 수행합니다.

출력은 다음과 같아야 합니다.

python3 -V

# Python 3.5.3

 

 

대신 Python 3.7을 사용하려면 이 가이드를 확인하십시오.

가상 환경을 생성하는 권장 방법은 venv 모듈을 사용하는 것입니다. 다음 명령을 실행하여 venv 모듈을 제공하는 python3-venv 패키지를 설치합니다.

sudo apt install python3-venv

 

 

작업이 완료되면 다음 단계를 진행하여 TensorFlow 프로젝트를 위한 가상 환경을 생성할 수 있습니다.

 

 

 

2. 가상 환경 생성

Python 3 가상 환경을 저장할 디렉토리로 이동합니다. 홈 디렉토리 또는 사용자가 읽기 및 쓰기 권한을 가지고 있는 다른 디렉토리일 수 있습니다.

TensorFlow 프로젝트에 대한 새 디렉토리를 생성하고 여기에 cd를 넣습니다.

mkdir my_tensorflow
cd my_tensorflow

 

 

디렉토리 내부에서 다음 명령을 실행하여 가상 환경을 생성합니다.

python3 -m venv venv

 

 

위의 명령은 Python 이진, Pip 패키지 관리자, 표준 Python 라이브러리 및 기타 지원 파일의 복사본을 포함하는 venv라는 디렉토리를 생성합니다. 가상 환경에 원하는 이름을 사용합니다. 

가상 환경 사용을 시작하려면 활성화 스크립트를 실행하여 가상 환경을 활성화해야 합니다.

source venv/bin/activate

 

 

활성화되면 $PATH 변수의 시작 부분에 가상 환경의 bin 디렉토리가 추가됩니다. 또한 셸의 프롬프트가 변경되고 현재 사용 중인 가상 환경의 이름이 표시됩니다. 이 경우에는 venv입니다.

TensorFlow를 설치하려면 pip 버전 19 이상이 필요합니다. 다음 명령을 실행하여 pip을 최신 버전으로 업그레이드합니다.

pip install --upgrade pip

 

 

3. TensorFlow를 설치

이제 가상 환경을 구축했으므로 다음 단계는 TensorFlow 패키지를 설치하는 것입니다. 

pip install --upgrade tensorflow

 

 

전용 NVIDIA GPU가 있고 처리 능력을 활용하려면 Tensorflow 대신 GPU 지원을 포함하는 Tensorflow-gpu 패키지를 설치하십시오.

가상 환경 내에서 pip3 대신 pip 명령을 사용할 수 있고 python3 대신 python 명령을 사용할 수 있습니다.

설치가 완료되면 TensorFlow 버전을 인쇄할 다음 명령을 사용하여 확인합니다.

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

# 2.0.0

 

 

TensorFlow의 최신 안정 버전은 2.0.0입니다.

TensorFlow 버전이 위에 표시된 버전과 다를 수 있습니다.

TensorFlow를 처음 사용하는 경우 Get Started with TensorFlow 페이지를 방문하여 첫 번째 ML 애플리케이션을 작성하는 방법에 대해 알아봅니다. 또한 Github에서 TensorFlow Model 또는 TensorFlow-Presample 저장소를 복제하고 TensorFlow 예제를 탐색하고 테스트할 수 있습니다. 

작업을 마쳤으면 비활성화를 입력하여 환경을 비활성화하고 정상 셸로 돌아갑니다.

deactivate