배우고 나누고 배우고 정리하고

구글의 인공지능 플로우, tensorflow를 활용하여 나도 인공지능을 만들어보자.

구글의 오픈소스인 tensorflow 알파고의 시작 점이라고 볼 수 있겠죠??

텐서플로우를 활용하기 위해 설치부터 하겠습니다.

제가 경험해본 그대로 올리기 때문에 부족한 점은 언제나 남겨주시면,

저도 다시 한번 해보고 말씀 드리겠습니다.

저는 리눅스 ubuntu 16.04 서버 버전 및 클라이언트 버전에서 설치를 해봤습니다.

물론 두가지 모두 설치 방법은 동일합니다.

가장 간단한 방법으로 설치하겠습니다.

tensorlfow.org 로 들어가면 여러가지 설치 방법이 나오지만 저는 pip설치 방법을 활용하겠습니다.

가상으로 설치하는 방법, 도커, 쿠다 등의 방법을 제시해주고 있지만, 개인적으로 pip설치가 가장 원활하고 쉽기 때문에 선택하였습니다.

지금부터 설명하겠습니다. 

1. 가장 먼저 업그레이드 부터 실시하겠습니다. 최신버전은 거의 대부분 오류 or 버그를 수정해서 나오기 때문입니다.ㅎㅎㅎㅎ 개인적인 소견 ㅋㅋㅋ

sudo apt-get install python-pip python-dev

pip version이 낮다고 경고문구가 나온 적이 있기 때문에, 방지하는 차원에서 최신버전으로 업그레이드 실시.

pip install –upgrade pip

2.  제 PC는 내장 그래픽 이기 때문에, 별도의 그래픽 카드가 없고, 사용하는 python이 2.7이기 때문에 첫 번째 명령어 사용

  3.0 일 경우에는 두번째 명령어를 실행해주시면 됩니다.

혹시! 좋은 그래픽 카드를 가지고 계신다면, 3 ,4 번째 명령어를 실행해주시면 됩니다.

$ pip install tensorflow      # Python 2.7; CPU support (no GPU support)

 $ pip3 install tensorflow     # Python 3.n; CPU support (no GPU support)

 $ pip install tensorflow-gpu  # Python 2.7;  GPU support

 $ pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; GPU support

3. 끝.

설치는 항상 install 끝.인것처럼 별거없이 끝났습니다.

하지만 활용도는 너무 넓고 우수한 tensorflow 다음에 또 글을 남기겠지만, 저랑 함께 발전해 가보시죠.

다음글을 항상 기다려주세요. 감사합니다.

다시 본론으로 들어와서,

설치가 너무 간단하죠? 언제나 그렇듯 제대로 설치되어있는지 한번 확인해보고 싶으시죠?

Python 안으로 들어가, tensorflow를 호출 합니다.

python 3.0 버전이신 분들은

python 대신에 python3 아시죠??

$ python

>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

>>> sess = tf.Session()

>>> print(sess.run(hello))

출력이 완료되었습니다. 결과로,

Hello, TensorFlow!

python을 배운적은 없지만, 모든 컴퓨터 언어가 그렇듯이, 각 언어의 따른 문법적 특징이 있는 것 같습니다. ㅎㅎ