저는 딥 러닝 작업을 하려고 합니다. 이를 위해 먼저 파이썬 환경에 딥 러닝을 위한 모든 패키지를 설치했습니다.
제가 한 작업은 다음과 같습니다.
아나콘다에서 다음과 같이 '텐서플로우'라는 환경을 만들었습니다.
conda create -n tensorflow
그런 다음 그 안에 Pandas, NumPy 등과 같은 데이터 과학 파이썬 패키지를 설치했습니다. 여기에 TensorFlow와 Keras도 설치했습니다. 해당 환경의 패키지 목록은 다음과 같습니다.
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list
# packages in environment at /Users/i854319/anaconda/envs/tensorflow:
#
appdirs 1.4.3 <pip>
appnope 0.1.0 py36_0
beautifulsoup4 4.5.3 py36_0
bleach 1.5.0 py36_0
cycler 0.10.0 py36_0
decorator 4.0.11 py36_0
entrypoints 0.2.2 py36_1
freetype 2.5.5 2
html5lib 0.999 py36_0
icu 54.1 0
ipykernel 4.5.2 py36_0
ipython 5.3.0 py36_0
ipython_genutils 0.2.0 py36_0
ipywidgets 6.0.0 py36_0
jinja2 2.9.5 py36_0
jsonschema 2.5.1 py36_0
jupyter 1.0.0 py36_3
jupyter_client 5.0.0 py36_0
jupyter_console 5.1.0 py36_0
jupyter_core 4.3.0 py36_0
Keras 2.0.2 <pip>
libpng 1.6.27 0
markupsafe 0.23 py36_2
matplotlib 2.0.0 np112py36_0
mistune 0.7.4 py36_0
mkl 2017.0.1 0
nbconvert 5.1.1 py36_0
nbformat 4.3.0 py36_0
notebook 4.4.1 py36_0
numpy 1.12.1 <pip>
numpy 1.12.1 py36_0
openssl 1.0.2k 1
packaging 16.8 <pip>
pandas 0.19.2 np112py36_1
pandocfilters 1.4.1 py36_0
path.py 10.1 py36_0
pexpect 4.2.1 py36_0
pickleshare 0.7.4 py36_0
pip 9.0.1 py36_1
prompt_toolkit 1.0.13 py36_0
protobuf 3.2.0 <pip>
ptyprocess 0.5.1 py36_0
pygments 2.2.0 py36_0
pyparsing 2.1.4 py36_0
pyparsing 2.2.0 <pip>
pyqt 5.6.0 py36_2
python 3.6.1 0
python-dateutil 2.6.0 py36_0
pytz 2017.2 py36_0
PyYAML 3.12 <pip>
pyzmq 16.0.2 py36_0
qt 5.6.2 0
qtconsole 4.3.0 py36_0
readline 6.2 2
scikit-learn 0.18.1 np112py36_1
scipy 0.19.0 np112py36_0
setuptools 34.3.3 <pip>
setuptools 27.2.0 py36_0
simplegeneric 0.8.1 py36_1
sip 4.18 py36_0
six 1.10.0 <pip>
six 1.10.0 py36_0
sqlite 3.13.0 0
tensorflow 1.0.1 <pip>
terminado 0.6 py36_0
testpath 0.3 py36_0
Theano 0.9.0 <pip>
tk 8.5.18 0
tornado 4.4.2 py36_0
traitlets 4.3.2 py36_0
wcwidth 0.1.7 py36_0
wheel 0.29.0 <pip>
wheel 0.29.0 py36_0
widgetsnbextension 2.0.0 py36_0
xz 5.2.2 1
zlib 1.2.8 3
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$
jupyter`도 설치되어 있는 것을 볼 수 있습니다.
이제 이 환경에서 Python 인터프리터를 열고 기본 TensorFlow 명령을 실행하면 모든 것이 정상적으로 작동합니다. 하지만 Jupyter 노트북에서도 같은 작업을 하고 싶었습니다. 그래서 (이 환경 외부에) 새 디렉터리를 만들었습니다.
mkdir dl
그 안에서 tensorflow
환경을 활성화했습니다.
SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ conda list
그리고 동일한 패키지 목록을 볼 수 있습니다.
이제 Jupyter 노트북을 엽니다.
SFOM00618927A:dl i854319$ source activate tensorflow
(tensorflow) SFOM00618927A:dl i854319$ jupyter notebook
브라우저에 새 노트북이 열립니다. 하지만 팬더처럼 기본 파이썬 라이브러리만 가져오면 '사용할 수 있는 패키지가 없습니다'라는 메시지가 표시됩니다. 같은 환경과 같은 디렉토리에 모든 패키지가 있는데 왜 파이썬 인터프리터를 사용하면 모든 패키지가 표시되는지 잘 모르겠습니다.
import pandas
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-d6ac987968b6> in <module>()
----> 1 import pandas
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
주피터 노트북이 이러한 모듈을 선택하지 않는 이유는 무엇인가요?
따라서 Jupyter 노트북에 환경이 인터프리터로 표시되지 않습니다.
제가 당신의 사례를 생각해 냈습니다. 제가 정리한 방법은 다음과 같습니다.
소스 활성화 텐서 플로우
이제 다음 단계는 실행하는 것입니다:
가상 환경 내부에서 다음을 입력합니다:
pip 설치 팬더
9.그러면 다음과 같이 주피터 노트북을 실행할 수 있습니다:
주피터 노트북