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상품 정보
상품 기본설명
TensorFlow를 손쉽게 설치하고 구성하는 단계별 가이드를 제공합니다. 이 페이지는 TensorFlow의 기본 요구 사항, 설치 방법, 문제 해결 팁까지 모든 정보를 커버하여, 사용자가 TensorFlow를 빠르게 시작할 수 있도록 돕습니다.
상품 상세설명
TensorFlow는 구글이 개발한 오픈소스 머신 러닝 라이브러리로, 복잡한 데이터 연산을 위한 강력한 계산 그래프를 제공합니다. 이 가이드는 TensorFlow를 처음 접하는 사용자부터 경험 있는 개발자까지 모두를 위한 설치 지원 정보를 담고 있습니다.
설치 전 요구 사항
운영체제: Windows, Linux
Python 버전: Python 3.5 이상 (3.7 이상을 권장)
pip: Python 패키지 관리자의 최신 버전
설치 지원
1. 공통 사항
가. python 설치
나. pip 설치
다. 텐서플로어 설치
Python 설치 확인: 터미널 또는 명령 프롬프트에서 python --version과 pip --version을 실행하여 Python과 pip가 설치되어 있는지 확인합니다.
가상 환경 설정: 프로젝트별 종속성 관리를 위해 Python 가상 환경을 생성합니다. python -m venv tensorflow_env
가상 환경 활성화:
Windows: .\tensorflow_env\Scripts\activate
macOS/Linux: source tensorflow_env/bin/activate
TensorFlow 설치: 활성화된 가상 환경에서 pip install tensorflow를 실행합니다. GPU 지원이 필요한 경우 pip install tensorflow-gpu를 실행합니다.
설치 확인: 설치가 성공적으로 완료되었는지 확인하기 위해 Python 쉘에서 import tensorflow as tf를 실행합니다.
리눅스 가상 환경 설정의 예)
python3 -m venv mytf
source mytf/bin/activate
pip3 install tensorflow
통상적 이슈
리눅스의 경우 tmp 이슈로 설치가 되지 않을 경우가 있습니다. 이때는 export TMPDIR=/home/test.com/tmp 등으로 TMP 폴더 지정 후 install ( pip3 install tensorflow )를 실행하시면 됩니다.
호환성 문제: TensorFlow가 설치되지 않거나 정상 작동하지 않는 경우, Python과 pip의 버전을 확인하고 필요한 경우 업데이트합니다.
가상 환경 문제: 가상 환경이 정상적으로 활성화되지 않는 경우, 가상 환경 생성 및 활성화 단계를 다시 확인합니다.
윈도우 GPU 지원: TensorFlow의 GPU 지원 버전 설치 시, CUDA와 cuDNN이 올바르게 설치되어 있어야 합니다. 해당 도구들의 설치 가이드는 공식 문서를 참조하세요.
추가 자료
TensorFlow 설치와 관련된 더 많은 정보와 고급 설정은 TensorFlow 공식 웹사이트 및 GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.
확인 방법
아래의 내용을 ver.py 로 만든 후
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
python3 ver.py 로 확인 하시면 됩니다.
위의 내용을 참조로 해도 진행이 어려우신 분은 이 서비스를 이용해 주세요.
