머신러닝의 기초적인 내용들이 상당부분 정리된 상태인데 라즈베리파이 코딩을 하다보면 중간 중간에 필요한 라이브러리들의 설치가 필요한 경우가 있다. 대표적인 것이 MATPLOTLIB 와 한글 버전 설치 문제가 바로 그러한 케이스이다. 예를 들면 라즈베리 파이의 SD카드를 태워먹든지 날려먹든지 하는 불행한 사태인데 필자도 간간히 격고 있는 중이다. 따라서 처음 시작하는 분들이라면 아예 TensorFlow 라이브러리 설치 후 무조건 MATPLOTLIB 와 한글버전 폰트 설치 작업을 능숙하게 하기를 권장하는 바이며 MATPLOTLIB 가 설치되었으면 함수들을 그리기 위한 PYLAB 사용이 가능해진다. 아울러 마지막 단계에서 Numpy 와 Image 가 함께 설치되었는지 확인해 보도록 한다.
라즈베리 파이에서 파이선 코드 실행과 더불어 그래픽 출력을 지원하는 MatPlotLib 모듈을 설치하도록 하자. MNIST 숫자 인식 코딩 분야에서 필기체 숫자의 픽셀 데이터를 시각화 하여 봄에 있어 필수적으로 사용된다. 이 모듈은 설치하거나 삭제하는데 엄청 시간이 많이 걸리므로 SD 카드를 신규로 설치할 경우에 한글 모듈 설치와 아울러 실행되어야 한다. 아울러 설치 규모가 크기 때문에 컴퓨터에 어느 정도 부담을 줄 수 도 있다는 점에 유의하자. 하지만 한번 설치되면 파이선 코딩 연산 결과를 깔끔하게 가시적으로 볼 수 있어 응용 가능성이 대단히 많다.
특히 TensorFlow 코드 실행 시에 TensorBoard에 의해 cost 함수 값의 변화를 가시화 할 수 있다.
설치과정은 라즈베리 파이에서 Terminal 창을 열고 아래의 명령을 실행하도록 한다. 3시간가량 소요되는 작업이므로 주의를 요한다.
아래는 rasbean jessie 버전에서 sudo easy_install scipy 명령을 성공적으로 실행한 후 나오는 메시지이다.
한편 rasbian jesie 다음 버전인 rasbian stretch 버전에서의 메시지는 다음과 같이 약간 다른 형태의 메시지를 제공한다. 공통점은 erro 메시지가 없어야 한다는 점이다.
마지막 sudo apt-get install python matplotlib 명령 수행은 파이 3에서 실제로 수분이면 족하다.
이러한 과정을 통해 matplotlib 모듈이 설치 완료 되었으면 간단한 예제 코드를 실행시켜 보자.
matplotlib 모듈이 설치되었으면 이로부터 pylab을 부른다.
arrange(0.0,2.0,0.02) 명령은 plot을 위한 구간을 (0.0,2.0)까지 0.01 단위로 설정한다. xlabel() 과 ylabel()은 가각 축의 이름을 title()은 표의 제목을 출력한다.
grid(True)는 표의 눈금을 활성화해서 보여주며 savefig()는 그래프를 저장하고 show()는 스크린 상에 plot 결과를 출력하게 된다.
다음 예제는 4개의 점을 찍은 후 꺽은 선 그레프를 작성하는 과정이다. x축의 범위는 0.5에서 4.5 이며 y축의 범위는 19.8에서 21.2 이다.
아래의 예제는 pylab을 사용하여 하나에 여러 개의 그래프를 그린 결과이다.
함께 작도하기 위한 함수 s, q, w 계산식들을 정의한다. 아울러 각각의 그라프에 색상 ‘r’, ‘g’, ‘b’ 속성을 부여하여 각각 플롯한다.
Matplotlib 설치와 아울러 점검해야 할 라이브러리 또는 모듈은 Numpy 와 Image 이다. 특히 Numpy 는 머신런닝 뿐만 아니라 코딩 전반에 걸쳐 광법위하게 사용되는 수학 라이브러리이다. 반면에 Image 라이브러리도 특히 픽셀 데이터 처리를 위한 이미지 프로세싱에 없어서는 안될 귀중한 라이브러리로서 matplotlib 와 함께 설치되어 있어야 한다.
물론 이들 라이브러리가 개별로 일일이 설치해야 되겠지만 Matplotlib 설치과정과 연동이 되어 있으므로 함께 설치되었는지 반드시 확인할 필요가 있음에 주의하자.
두가지 라이브러리들이 Python 2.7.4와 연동되어 설치되었는지 확인하기 위해서는 아래의 과정에 의해 확인해 보도록 하자.
Matplotlib 와 연동되어 설치되었으면 셸(Shell)에서 import 명령을 통해 확인이 가능하며 아무런 에러 메시지가 드지 않는다. Image 라이브러리도 동일한 방법으로 확인이 된다.
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