[ AI 첫걸음 ] Windows 에서 딥러닝 개발 환경 구축
딥 러닝은 복잡한 문제를 해결하기 위해 복잡한 신경망을 구축하는 것과 관련하여 빠르게 성장하는 인공 지능 분야입니다. 딥 러닝 개발 환경을 구축하는 것은 어려운 작업일 수 있지만 성공적인 딥 러닝 개발자가 되기 위한 필수 단계입니다. 이 포스팅 에서는 Windows에서 딥 러닝 개발 환경을 구축하는 과정을 알아보겠습니다.
목차
1단계: 아나콘다 설치
2단계: 새 환경 만들기
3단계: 딥 러닝 패키지 설치
4단계: Visual Studio Code 설치
5단계: 새 프로젝트 만들기
6단계: 환경 테스트
1단계 : 아나콘다 설치
Anaconda는 데이터 과학자에게 기계 학습 모델을 구축하고 배포하기 위한 강력하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 오픈 소스 플랫폼입니다. Anaconda를 설치하려면 다음 단계를 따르십시오.
- Anaconda 웹사이트로 이동하여 최신 버전의 Windows용 Anaconda를 다운로드합니다.
- 설치 지침에 따라 시스템에 Anaconda를 설치합니다.
- 설치가 완료되면 Anaconda Navigator를 열어 딥 러닝 환경 구축을 시작합니다.
Free Download | Anaconda
Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.
www.anaconda.com
2단계: 새환경 만들기
딥 러닝 개발을 위한 새로운 환경을 만들려면 다음 단계를 따르세요.
- Anaconda Navigator를 열고 "환경" 탭을 클릭합니다.
- "만들기" 버튼을 클릭하여 새 환경을 만듭니다.
- 환경 이름을 입력하고 Python 버전을 선택한 다음 설치할 패키지를 선택합니다.
- "만들기" 버튼을 클릭하여 새 환경을 만듭니다.
3단계: 딥러닝 패키지 설치
딥 러닝 패키지를 설치하려면 다음 단계를 따르십시오.
- 아나콘다 프롬프트를 엽니다.
- " activate 환경이름 "을 입력하여 딥 러닝 환경을 활성화합니다(" 환경이름 "을 환경 이름으로 대체).
- 다음 명령을 입력하여 딥 러닝 패키지를 설치합니다.
pip install tensorflow keras pandas matplotlib이 명령은 딥 러닝 개발에 필수적인 TensorFlow, Keras, Pandas 및 Matplotlib 패키지를 설치합니다.
4단계: Visual Studio Code 설치
Visual Studio Code는 딥 러닝 애플리케이션 개발을 위한 다양한 기능을 제공하는 인기 있는 코드 편집기입니다. Visual Studio Code를 설치하려면 다음 단계를 따르세요.
- Visual Studio Code 웹사이트로 이동하여 Windows용 Visual Studio Code 최신 버전을 다운로드합니다.
- 설치 지침에 따라 시스템에 Visual Studio Code를 설치합니다.
5단계: 새 프로젝트 만들기
Visual Studio Code에서 새로운 딥 러닝 프로젝트를 만들려면 다음 단계를 따르세요.
- Visual Studio Code를 열고 "탐색기" 탭을 클릭합니다.
- "폴더 열기" 버튼을 클릭하여 새 프로젝트를 만듭니다.
- 프로젝트 위치를 선택하고 "폴더 선택" 버튼을 클릭합니다.
- 왼쪽 사이드바에서 "새 파일" 버튼을 클릭하여 새 Python 파일을 만듭니다.
- Python 코드를 입력하고 파일을 저장합니다.
6단계: 환경 테스트
딥 러닝 환경을 테스트하려면 다음 단계를 따르십시오.
- Visual Studio Code에서 Python 파일을 엽니다.
- 파일에 다음 코드를 추가합니다.
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
3. "실행" 버튼을 클릭하거나 Anaconda Prompt에 "python filename.py"를 입력하여 코드를 실행합니다.
4. 모든 것이 올바르게 작동하면 콘솔에 인쇄된 TensorFlow 버전 이 표시되어야 합니다.
마치며
간단하게 딥러닝 환경을 구축해보았습니다. Visual Studio Code 뿐 아니라, Jupyter Notebook 과 같은 환경으로도 구성할수있습니다.
가장 중요한 환경설정을 끝냈습니다.
이후 딥러닝 코드 개발 을 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁을 드리겠습니다.
- 작은 프로젝트부터 시작하여 점차 복잡도를 높입니다.
- stackoverflow 또는 GitHub와 같은 온라인 커뮤니티를 활용해 다른 AI 전문가들의 코드를 보고 그들의 경험에서 배우십시오.
- AI에 관한 책과 기사를 읽고 해당 분야의 최신 개발에 대한 최신 정보를 얻으십시오.
- AI 관련 이벤트, 워크숍 및 컨퍼런스에 참석하여 업계 전문가와 네트워크를 형성하고 배우십시오.