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압축파일 다운로드 설치 방법 추가, 텐서플로 버전 수정, pip 도구 설명 추가

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rickiepark
2018-05-18 23:19:22 +09:00
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commit e895575805
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README.md
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$ git clone https://github.com/rickiepark/handson-ml.git $ git clone https://github.com/rickiepark/handson-ml.git
$ cd handson-ml $ cd handson-ml
git을 설치하고 싶지 않다면, [master.zip](https://github.com/rickiepark/handson-ml/archive/master.zip)을 다운로드한 후 압축을 풀고 디렉토리 이름을 `handson-ml`로 변경한 다음 적절한 작업 디렉토리로 옮기세요.
16장의 강화학습 예제를 위해서는 [OpenAI 짐(gym)](https://gym.openai.com/docs)과 아타리 환경을 설치해야 합니다. 16장의 강화학습 예제를 위해서는 [OpenAI 짐(gym)](https://gym.openai.com/docs)과 아타리 환경을 설치해야 합니다.
>(옮긴이) 아나콘다가 설치되어 있다면 다음 명령을 사용하여 OpenAI 짐에 필요한 라이브러리를 먼저 시스템에 설치해야 합니다. 리눅스에서는 다음과 같습니다. >(옮긴이) 아나콘다가 설치되어 있다면 다음 명령을 사용하여 OpenAI 짐에 필요한 라이브러리를 먼저 시스템에 설치해야 합니다. 리눅스에서는 다음과 같습니다.
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이 명령은 `mlbook`이라는 이름(이름은 마음대로 바꿀 수 있습니다)으로 깨끗한 파이썬 3.5 환경을 만들고 활성화시킵니다. 이 환경은 아나콘다에 포함된 모든 과학 라이브러리를 포함시킵니다. 여기에는 텐서플로를 제외하고 우리가 필요한 모든 라이브러리가 들어 있습니다. 텐서플로는 다음과 같이 설치합니다: 이 명령은 `mlbook`이라는 이름(이름은 마음대로 바꿀 수 있습니다)으로 깨끗한 파이썬 3.5 환경을 만들고 활성화시킵니다. 이 환경은 아나콘다에 포함된 모든 과학 라이브러리를 포함시킵니다. 여기에는 텐서플로를 제외하고 우리가 필요한 모든 라이브러리가 들어 있습니다. 텐서플로는 다음과 같이 설치합니다:
$ conda install -n mlbook -c conda-forge tensorflow=1.4.0 $ conda install -n mlbook -c conda-forge tensorflow
이 명령은 `mlbook` 환경에 텐서플로 1.4.0 버전을 설치합니다(`conda-forge` 레파지토리에서 다운로드합니다). `mlbook` 환경에 설치하지 않으려면 `-n mlbook` 옵션을 빼면 됩니다. 이 명령은 `mlbook` 환경에 아나콘다에 등록된 최근 텐서플로 버전(일반적으로 텐서플로의 최신 버전은 아닙니다)을 설치합니다(`conda-forge` 레파지토리에서 다운로드합니다). `mlbook` 환경에 설치하지 않으려면 `-n mlbook` 옵션을 빼면 됩니다.
>(옮긴이) `conda-forge`에 텐서플로의 최신 버전이 다소 늦게 등록됩니다. 따라서 `conda`를 사용하는 것 보다는 `pip`를 사용하여 최신 버전의 텐서플로를 설치하는 것이 좋습니다. `environment.yml` 파일을 사용하여 환경을 만들었다면 자동으로 텐서플로 최신 버전이 설치됩니다. >(옮긴이) `conda-forge`에 텐서플로의 최신 버전이 다소 늦게 등록됩니다. 따라서 `conda`를 사용하는 것 보다는 `pip`를 사용하여 최신 버전의 텐서플로를 설치하는 것이 좋습니다. `environment.yml` 파일을 사용하여 환경을 만들었다면 자동으로 텐서플로 최신 버전이 설치됩니다.
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## pip 사용하기 ## pip 사용하기
아나콘다를 사용하지 않는다면 이 깃허브에 필요한 파이썬 과학 라이브러리를 직접 설치해야 합니다. 특히 넘파이(NumPy), 맷플롯립(Matplotlib), 판다스(Pandas), 주피터(Jupyter) 그리고 텐서플로(TensorFlow) 등입니다. 파이썬 기본 패키징 시스템인 pip나 시스템의 패키징 시스템(가령 우분투의 apt나 맥OS의 맥포트나 홈브류)을 사용할 수 있습니다. pip를 사용하는 장점은 라이브러리와 버전이 다른 독립된 파이썬 환경을 만들기 쉽다는 것입니다(가령 이 깃허브를 위한 전용 환경). 시스템의 패키징 도구를 사용하는 장점은 파이썬 라이브러리와 시스템의 다른 패키지와 충돌할 위험이 낮다는 것입니다. 진행하는 프로젝트가 많다고 가정하고 pip를 사용하여 독립된 환경을 만들겠습니다. 아나콘다를 사용하지 않는다면 이 깃허브에 필요한 파이썬 과학 라이브러리를 직접 설치해야 합니다. 특히 넘파이(NumPy), 맷플롯립(Matplotlib), 판다스(Pandas), 주피터(Jupyter) 그리고 텐서플로(TensorFlow) 등입니다. 파이썬 기본 패키징 시스템인 pip나 시스템의 패키징 시스템(가령 우분투의 apt나 맥OS의 맥포트나 홈브류)을 사용할 수 있습니다. pip를 사용하는 장점은 라이브러리와 버전이 다른 독립된 파이썬 환경을 만들기 쉽다는 것입니다(가령 이 깃허브를 위한 전용 환경). 시스템의 패키징 도구를 사용하는 장점은 파이썬 라이브러리와 시스템의 다른 패키지와 충돌할 위험이 낮다는 것입니다. 진행하는 프로젝트가 많다고 가정하고 pip를 사용하여 독립된 환경을 만들겠습니다. 또한 아나콘다와 시스템의 도구의 패키지는 최신 버전에 대응이 조금 느리고 일반적으로 pip 패키지가 가장 빠르게 최신 버전을 제공합니다.
pip를 사용해 필요한 라이브러리를 설치하려면 터미널에 직접 명령을 입력해야 합니다. 노트: 만약 파이썬 3가 아니고 파이썬 2를 사용한다면 이후의 모든 명령에서 `pip3`를 `pip`로, `python3`를 `python`으로 바꾸어 주세요. pip를 사용해 필요한 라이브러리를 설치하려면 터미널에 직접 명령을 입력해야 합니다. 노트: 만약 파이썬 3가 아니고 파이썬 2를 사용한다면 이후의 모든 명령에서 `pip3`를 `pip`로, `python3`를 `python`으로 바꾸어 주세요.