Chromebook에서 복사하여 붙여넣는 방법
Chromebook으로 전환할 때 가장 먼저 궁금해할 수 있는 것은 이전 OS에서 손에 꼽히던 것과 같은 기본적인 작업을 수행하는 방법입니다. 복사 및 붙여넣기는 한 지점 또는 다른 지점에서 사용해야 하는 기본적인 기능 중 하나입니다.
Python(pip) 또는 Docker 컨테이너를 사용하여 TensorFlow 설치
TensorFlow는 Google의 기계 학습 플랫폼입니다. 오픈 소스이며 개발자 커뮤니티와 Google 및 기타 기업에서 개발한 수많은 도구, 라이브러리 및 기타 리소스가 있습니다.
TensorFlow는 널리 사용되는 모든 운영 체제에서 사용할 수 있습니다. 윈도우, 맥 OS, GNU/리눅스. pip
도구를 사용하여 Python 패키지 색인에서 다운로드하여 설치할 수 있으며 가상 Python 환경에서 실행할 수 있습니다. 이를 사용하는 또 다른 방법은 Docker 컨테이너로 설치하는 것입니다.
다음을 사용하여 TensorFlow 설치 pip
pip
Python 패키지의 공식 패키지 관리 유틸리티입니다. Python 및 pip는 기본적으로 CentOS에 설치되지 않습니다.
패키지 를 설치하려면 다음을 실행하십시오.
sudo dnf install python3
설치 시 다운로드 확인 등을 요청할 때마다 입력 Y
후 Enter
키를 눌러 설정을 계속합니다. 패키지 python3
는 Python 3과 Pip 3을 설치합니다.
Python 가상 환경 내에서 TensorFlow를 실행하는 것이 좋습니다. 가상 환경을 사용하면 사용자가 동일한 컴퓨터에서 서로 격리된 다양한 버전의 필수 패키지를 사용하여 여러 Python 환경을 실행할 수 있습니다. 이는 특정 버전의 패키지를 사용하여 한 가상 환경 내에서 수행된 개발이 다른 환경에서의 개발에 영향을 미치지 않도록 하기 위한 것입니다.
Python 가상 환경을 실행하려면 모듈을 사용해야 합니다 venv
. 먼저 TensorFlow 프로젝트 디렉토리를 만들고 이동합니다.
mkdir dev/tf
cd dev/tf
이 디렉터리에 가상 환경을 만들려면 다음을 실행합니다.
python3 -m venv tf_venv
그러면 tf_venv
Python 가상 환경인 새 디렉터리가 생성 됩니다. 여기에는 최소한의 필수 파일, 즉. Python 실행 파일, Pip 실행 파일 및 기타 필수 라이브러리.
가상 환경을 시작하려면 다음을 실행하십시오.
source bin/ac
이렇게 하면 프롬프트 이름이 tf_venv
, 즉 가상 환경 폴더 의 이름으로 변경됩니다 .
이제 이 가상 환경에 TensorFlow를 설치합니다. TensorFlow의 경우 필요한 최소 pip
버전은 19입니다. pip를 최신 버전으로 업그레이드하려면 다음을 실행하세요.
pip install --upgrade pip
위와 같이 pip 버전 20.0.2가 설치되었습니다.
비슷한 방식으로 TensorFlow 패키지를 설치합니다.
pip install --upgrade tensorflow
패키지는 크기가 상당히 크며(~420MB) 해당 종속성과 함께 다운로드 및 설치하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
설치가 완료되면 TensorFlow 버전을 확인하기 위해 작은 코드 조각으로 TensorFlow 설치를 확인할 수 있습니다.
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
가상 환경을 종료하려면 다음을 실행하십시오.
deactivate
Docker 컨테이너를 사용하여 TensorFlow 설치
Docker는 이제 Container라고 하는 가상화된 환경에서 프로그램을 설치하고 실행하는 잘 정립된 방법입니다. 이전 방법에서 본 Python 가상 환경과 유사한 방식입니다. 그러나 Docker는 범위가 훨씬 더 넓으며 Docker 컨테이너는 완전히 격리되어 있으며 자체 구성, 소프트웨어 번들 및 라이브러리가 있습니다. 컨테이너는 채널을 통해 서로 통신할 수 있습니다.
Docker 컨테이너를 통해 TensorFlow를 설치 및 실행하고 가상화된 환경에서 실행할 수 있습니다. TensorFlow의 개발자는 각 릴리스에서 테스트되는 Docker 컨테이너 이미지를 유지 관리합니다.
우선 CentOS 시스템에 Docker를 설치해야 합니다. 이에 대해서는 CentOS용 공식 Docker 설치 가이드를 참조하십시오 .
다음으로 TensorFlow용 최신 컨테이너 이미지를 다운로드하려면 다음을 실행하세요.
docker pull tensorflow/tensorflow
참고: 시스템에 전용 GPU(그래픽 처리 장치)가 있는 경우 대신 아래 명령을 사용하여 GPU를 지원 하는 최신 컨테이너 이미지 를 다운로드할 수 있습니다.
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter
GPU 기능을 TensorFlow에서 활용할 수 있도록 시스템에 GPU에 대한 적절한 드라이버가 설치되어 있어야 합니다. TensorFlow에 대한 GPU 지원에 대한 자세한 내용은 Github 리포지토리 의 설명서를 확인하세요 .
Docker 컨테이너에서 TensorFlow를 실행하려면 다음을 실행하세요.
docker run -it --rm tensorflow/tensorflow python -c "텐서플로를 tf로 가져오기; print(tf.__version__)"
먼저 명령의 각 부분이 의미하는 바를 분석해 보겠습니다.
run
컨테이너를 시작하는 docker 명령입니다. -it
대화형 셸(예: Bash, Python)을 시작하려는 경우 플래그 가 제공됩니다. --rm
Clean Up이라는 플래그를 지정하여 컨테이너 실행을 위해 Docker에서 내부적으로 생성한 파일 시스템 및 로그는 컨테이너가 종료될 때 파괴됩니다. 나중에 디버깅 목적으로 로그가 필요한 경우 이 플래그를 사용하면 안 됩니다. 그러나 우리와 같은 작은 전경 실행의 경우 사용할 수 있습니다.
다음 부분에서는 Docker 컨테이너 이미지의 이름(예: tensorflow/tensorflow
. 그 다음은 컨테이너에서 실행하려는 프로그램/명령/유틸리티입니다. 테스트를 위해 컨테이너에서 Python 인터프리터를 호출하고 TensorFlow 버전을 인쇄하는 코드를 전달합니다.
컨테이너를 시작하는 동안 Docker가 일부 로그를 인쇄하고 있음을 알 수 있습니다. 컨테이너가 시작된 후 Python 코드가 실행되고 TensorFlow 버전이 인쇄됩니다(2.1.0).
또한 Python 인터프리터를 셸로 시작하여 여러 줄의 TensorFlow 코드를 계속 실행할 수 있습니다.
결론
이 기사에서는 CentOS에 TensorFlow를 설치하는 두 가지 방법을 보았습니다. 두 방법 모두 가상화된 환경에서 TensorFlow를 실행하기 위한 것이며, 이는 TensorFlow를 사용하는 동안 권장되는 접근 방식입니다.
TensorFlow의 초보자인 경우 공식 TensorFlow 자습서 의 기본 사항부터 시작할 수 있습니다 .
Chromebook으로 전환할 때 가장 먼저 궁금해할 수 있는 것은 이전 OS에서 손에 꼽히던 것과 같은 기본적인 작업을 수행하는 방법입니다. 복사 및 붙여넣기는 한 지점 또는 다른 지점에서 사용해야 하는 기본적인 기능 중 하나입니다.
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