아나콘다 설치(Windows)

 
 
Introduction

블로그를 정리하다보니, 아나콘다(anaconda)를 MacOS에서 설치하는 과정만 정리가 되어있어, 윈도우 버전도 정리하여 업로드를 합니다. 현재 윈도우에서 1.x에서 2.x로 버전업을하면서 이런저런(?) 문제들을 겪었는데 시간이 지나 정확히 기억이 나지 않는 부분도 있고, 지금 2.x로 넘어온지 시간이 조금 지나다보니 포스팅과 조금 달라진 부분이 있지 않을까 합니다. 그래도 과거 자료를 살펴보고, 현재에 맞춰서 다시 셋팅한다면 큰 문제는 없지 않을까 생각 되기에 블로그 포스팅으로 기록합니다.  참고로 스크린샷찍어둔 부분이 모두 날아가 텍스트로 진행상황을 설명드립니다. 
 
 
 
anaconda Download for Windows

가장먼저 아나콘다를 다운 받아 설치를 하면 됩니다. archive 페이지에서도 다운이 가능하니, 가지고 계신도서에 따라 파일을 찾아 다운 받으시면 됩니다. 이때, 버전이 혼돈될 수 있으니 파일명 확인을 꼭 하고 다운 및 설치 진행하시기 바랍니다. 
 
  • version : Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe
 
저는 상위 버전을 다운 받아 설치 진행하였습니다. 최신 버전은 무엇인가가 호환이 되지 않아, 도서 버전과 동일하게 맞춰 설치를 진행하였습니다. 
 
 
Windows 시스템 변수 환경설정

  Anaconda 설치시 자동으로 path 등록하면 아래와 같이 추가됩니다. 필요에 따라 적절히 설치 후 시스템 변수에 추가하시면 됩니다. 
 
    • C:\Users\UserName\Anaconda3
    • C:\Users\UserName\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
    • C:\Users\UserName\Anaconda3\Library\bin
    • C:\Users\UserName\Anaconda3\Scripts
 
anaconda prompt 실행

 
#기본환경 구축
 
  아나콘다 개발환경 구축을 위해 다음과 같이 명령어를 수행하시면 됩니다. 이때, 아래에 표기한 3개 중 하나만 수행하여 생성하시면 됩니다. 
 
  • conda update -n base conda
  • conda update --all
  • python -m pip install --upgrade pip
  • conda create -n tutorial python=3.5 numpy scipy matplotlib spyder pandas seaborn scikit-learn h5py
  • conda create -n Test01 python=3.x numpy scipy matplotlib spyder pandas seaborn scikit-learn h5py
  • conda create -n tensor python=3.x numpy scipy matplotlib spyder pandas seaborn scikit-learn h5py
 
 
# tensorflow 설치
  • activate tutorial (Mac : source activate tutorial)
  • tensorflow 설치
    • 하위버전 설치시
      • pip install tensorflow ==1.14.0
      • pip install --upgrade tensorflow==1.14.0
      • pip install --ignore-installed tensorflow
      • pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.14.0
      • pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.5
    • pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
    • pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
 
 
activate 명령어를 수행하여 생성된 개별환경에서 아래, tensorflow를 설치하시면 됩니다. tensorflow에 따라 1.x, 2.x 버전이 설치 실패가 되는 경우가 있습니다. 이때는 발생하는 오류 메시지를 검색하여 설치 하시기 바랍니다. 그리고 각 하위버전이 필요할 경우, 상위 명령어를 참조하여 설치 가능합니다. 
 
#cuDNN 설치
 
CUDA를 이용하고 있다면, 필수 설치하는 과정으로 상위 링크에 접속하여 파일을 다운받아 CUDA toolkit이 설치된 경로로 복사해주시면 됩니다. 이때, CUDA toolkit 버전 등에 따라 path가 다를 수 있으니 참고바랍니다. 
 

 

 

 
 
#Keras, openCV 설치
 
  • Keras 설치
    • pip install keras
  • openCV 설치
    • pip install opencv-python
    • pip install opencv-contrib-python
 
Keras 및 openCV 추가 설치를 위해서는 상위 명령어를 수행합니다. 그리고 콘다환경을 설정할 때, tensorflow, keras, openCV 등 설치를 한번에 가능하긴 하지만, 발생하는 오류들이 있어 개별 설치를 권장합니다. 
 
 
참고: qt5 설치 이후 anaconda 에러 발생 ( 2020.03.19 메모 사항)

 
  • qt5 설치 이후 anaconda 에러 발생
  • 이후 설치 순서
    • pip install --ignore-installed --upgrade numpy
    • pip install --ignore-installed --upgrade scipy
    • pip install --ignore-installed --upgrade matplotlib
    • pip install --ignore-installed --upgrade spyder
    • pip install --ignore-installed --upgrade pandas
    • pip install --ignore-installed --upgrade seaborn
    • pip install --ignore-installed --upgrade scikit-learn
    • pip install --ignore-installed --upgrade h5py
    • pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow    
    • pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu (버전상관없이 설치, code에서 하위버전 호환작성함)
    • pip install keras
    • pip install opencv-python
    • pip install opencv-contrib-python
    • pip install --ignore-installed --upgrade pillow    
    • anaconda navigator를 이용하여 env 생성
    • consol
 
 
qt5 개발 툴을 설치하였는데, anaconda와 충돌이 일어나 문제가 생겼습니다. 그래서 상위 명령어 순서와 같이 수행 후 해결완료하였습니다. 
 
 
기타 명령어 참고

  • conda env list 
  • activate tutorial
  • deactivate tutorial
 
 
Tensorflow 2.0 에서 하위버전 사용하기

 
  • 코드의 젤 위에 아래 내용 추가 
tf.disable_v2_behavior()
 
 
Tensorboard 사용하기

  • 순서
    • tensorboard --logdir=path/to/log-directory 
    • tensorboard --logdir=./log/ 
    • web/pycham에서 code build 수행 후
    • anaconda prompt 실행
    • activate xxxx 
    • command
 
 
tensorflow-error

  • error 
    • AttributeError: module 'tensorflow_core.compat.v1' has no attribute 'contrib' 
  • 원인
    • tensorflow-2.0 으로 하위버전 코드를 사용할 경우, contrib, 및 tf.flags 삭제 등으로 동작 불가
  • 업그레이드 스크립트
    • tf_upgrade_v2 --infile tensorfoo.py --outfile tensorfoo-upgraded.py
    • Option에 맞춰서 파일을 작성하면됨
 
 
pycham-augment 추가하기 

 
  • menu>Run > Edit Configurations...
 
 
 

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