Miniconda로 기계 학습용으로 Python의 환경 구축【Windows10】
Miniconda로 파이썬 환경 구축
Windows 10의 PC에 Miniconda로 python의 환경 구축을하는 방법입니다.
익숙하지 않은 경우는 환경 구축으로 망설이기도 하기 때문에 비엔지니어의 저라도 할 수 있던 순서를 정리했습니다.새롭게 「기계 학습이나 딥 러닝을 python으로 시작해 보자」라고 하는 분도 많다고 생각하므로, 참고로 해 주시면 다행입니다.
초학자를 위한 Python 환경 구축 방법으로서 「Anaconda」가 잘 추천됩니다만, 자신이 파악하고 있지 않은 라이브러리는 결국 사용할 수 없기 때문에, 낭비가 많아집니다.
처음으로 프로그래밍을 시도하는 경우나, 우선은 Windows에서 기계 학습을 체험해 보려고 하는 경우는, Miniconda로의 셋업이 간편하고 딱 좋습니다.스스로 설치한 패키지 등을 제대로 파악할 수 있는 분이 잘 다룰 때에도 도움이 됩니다.
한편, 프로그래밍에 익숙한 사람이나 개발에 종사하는 사람은 순수하게 Python과 pip / venv 등을 사용하여 환경 구축을하는 것이 좋다고합니다.이것은 개발자가 사용하는 PC는 Mac OS나 Linux를 OS로 사용되고 있으며, 이들 OS에 표준으로 들어 있는 Python과 경쟁하여 문제의 원인이 되기 때문이라고 합니다.
Anaconda와 Miniconda의 차이점은 여기를 참조하십시오.
https://insilico-notebook.com/anaconda-vs-miniconda/다운로드 및 설치
Miniconda의 시스템 요구 사항
참조 :https://conda.io/docs/index.html
우선은 miniconda의 사이트로부터 installer를 다운로드.https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Windows 버전은 빨간색 프레임 중 하나에서 다운로드합니다.자신의 PC가 32bit인지 64bit인지는, 「익스플로러」의 「PC」를 오른쪽 클릭해 「속성」으로부터 확인할 수 있습니다.
다운로드 후 설치 프로그램을 엽니다.동의하고 "Just Me"를 선택.
설치할 폴더 선택.필요한 용량은 260MB 정도.
설치가 완료되면 시작 메뉴에서 "Anaconda prompt"를 엽니다.conda list입력하면 다음과 같이 설치된 목록을 확인할 수 있습니다.
Python 3.7.0 (목적 프로그램 언어)과 conda (다양한 라이브러리를 설치하는 데 필요) 등이 제대로 도입되었음을 알 수 있습니다.이상으로 인스톨은 완료.
가상 환경 설정
덧붙여 라이브러리에 따라서는 그것이 의존하는 다른 라이브러리의 버젼이 엄밀하게 정해져 있어 한쪽의 버젼 업에 의해 동작 보증되지 않게 되는 일이 있습니다.예를 들어, scikit-learn이 numpy 1.8.2 이상이 아니면 움직이지 않지만, 그 이전 버전의 numpy에서 하고 싶은 것이 있다.
그러한 경우 등에 대비하여, 목적마다 환경(라이브러리의 설치처)을 작성해, 나누어 사용할 수 있습니다.
- 현재 환경 확인:
conda info -e(현재 환경에 *가 붙는다.처음은 설치처 바로 아래) - 가상 환경 만들기:
conda create -n 仮想環境名 - 가상 환경 선택:
activate 仮想環境名
이제 선택한 가상 환경에 conda 또는 pip로 라이브러리를 설치할 수 있습니다.
라이브러리 설치
기본적으로 다음 conda prompt에 입력하면됩니다.
함께 설치가 필요한 패키지를 포함하여 즐겁게 목록이 표시되고 "Proceed ([y] / n)?"로 확인되므로 y를 입력.
conda install 설치할 라이브러리 이름Proceed ([y]/n)? y
기계 학습을 수행하는 대표적인 라이브러리입니다.conda install에 계속해서 입력하면, 일괄로 인스톨 할 수 있습니다.
conda install numpy pandas scikit-learn matplotlib
numpy: 수치 계산용
pandas: 데이터 전처리용
scikit-learn : 기계 학습용
matplotlib: 그래프 묘사용
이들을 움직이는 데 필요한 부속 패키지 (예 : scikit-learn이면 numpy, scipy)도 함께 설치됩니다.
주의점으로서, conda 미대응의 라이브러리를 pip로 인스톨 하는 것은 그만두는 편이 좋습니다 (Jupyter Notebook이 시작되지 않는다고 생각하면 Anaconda 환경이 손상되었습니다.).
사실은 사실이지만 conda 환경이 손상되어 다시 설치해야합니다.