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2020.12.13 15:02
2020.12.29 (화)
오리엔테이션과 함께 진행한 환경설정
환경설정은 개발을 시작하기 앞서 가장 중요하면서 귀찮은 작업이다.
하지만 기본 중 기본이고 환경설정이 잘 되어 있지 않다면 협업 시 매우매우 불편하고 본인을 포함한 팀원들에게 피해를 준다.
즉, 200% 이해하고 숙달시켜야 한다.
1. 우분투
Ubuntu. 들어는 봤는데 사용은 해보지 않은 미지의 존재.
우분투는 운영체제 중 하나이며 우리가 흔히 사용하는 윈도우즈와 같다고 보면 된다.
운영체제는 사용자가 컴퓨터를 사용하기 편리하게 하드웨어와 소프트웨어를 연결해 주는 다리 역할을 한다.
운영체제는 할머니가 차려주신 밥상이다. 우리 할머니는 내가 가면 내가 좋아하는 여러 음식들을 밥상에 차려주신다.
즉, 운영체제도 우리가 컴퓨터를 켜면 바탕화면에 우리가 배치해 두었던 파일들을 불러와 보여준다.
2. 여긴 한국이니까 한글을 세팅해보자
3. 아나콘다 및 가상환결 설정
*아나콘다(anaconda): 라이브러리들을 쉽게 설치하고 관리할 수 있게 해주는 프로그램.
1) 터미널을 실행 (ctrl + alt + t)
2) 아래 코드 입력해 아나콘다 설치
$ cd ~/Downloads && wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh && bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh && exit
윈도우에서는 웹사이트를 방문해 설치 파일을 다운받아 실행했다면 우분투에서는 코드 한 줄로 설치가 가능하다.
3) 가상환경 만들기
* 가상환경: 프로젝트를 진행하다 보면 패키지들별로 다른 버전을 사용해야할 필요가 생긴다. 이 때 독립된 공간(가상환경)을 만들어서 필요한 버전의 패키지들을 설치해 프로젝트 별로 다른 버전의 패키지를 사용해 개발을 진행할 수 있다.
$ conda create -n aiffel
위 코드는 'aiffel'이라는 이름의 가상환경을 만드는 코드이다. aiffel 대신 원하는 이름으로 변경 가능하다!
만들기만 하면 끝이 아니다. 계속 따라가보자.
4) 가상환경 활성화
$ conda activate aiffel
위 코드는 생성된 가상환경을 활성화 하는 것이다. 만들기만 한다고 끝이 아니죠~~ 만든 가상환경을 활성화시켜 원하는 버전의 패키지들을 설치해야한다!
아래 처럼 맨 앞의 (base)가 (aiffel)로 바뀐 것을 확인할 수 있다.
5) 필요한 패키지 설치
$ conda install -c conda-forge anaconda notebook matplotlib tensorflow-gpu pandas seaborn cmake -y && python -m ipykernel install --user --name aiffel --display-name "aiffel" && echo "export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true" >> ~/.bashrc && exit
위 코드는 필요한 패키지들을 설치하는 명령어이다. 패키지 설치 명령어는 다양하므로 탐색 후 적용할 수 있도록!
기본 설치 코드는 아래와 같다.
$ codna install 패키지명
※ 컴퓨터에 GPU 유무 확인하는 방법
$ lspci -k | grep VGA | grep NVIDIA
출력 결과가 없다면 GPU가 없는 것이니, 확인하길!
6) 그래픽카드 드라이버 설치
$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt-get update -y && sudo apt-get install nvidia-driver-440 -y && sudo reboot
위 코드는 그래픽카드 드라이버 설치 명령어이다.
※ 위 코드 실행 시 재부팅 되므로 중요 파일은 꼭 저장!
여기까지하면 가상환경 설정은 마무리!
<요약>
1. 우분투 설치
2. 아나콘다 설치
3. 가상환경 생성
4. 가상환경 활성화
5. 패키지 설치
+) 그래픽 드라이버 설치
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