1-3 Anaconda Navigator Environments에서 직접 TensorFlow 와 관련 라이브러리를 설치해 보자.

아나콘다 네비게이터 Envirinments 하단의 Create 버튼을 누르면 오른 쪽 Create new environment 창이 나타남을 볼 수 있다. Name 박스에 새로이 설치하려는 가상 환경 이름을 입력하자. 여기서는 tensorflow_old 로 입력하였으며 아울러 Python 버전 3.5를 선택하고 Create 버튼을 클릭하면 tensorflow_old 가상환경이 생성된다.

그 다음 Not installed 박스를 클릭하여 Not installed를 선택하자. 현재 가상환경은 준비되었으나 아무것도 설치되지 않은 상태이다.

이어서 오른 쪽 상단의 Search Packages 에 필요한 패키지 명을 입력하자. 아나콘다 프론트 엔드는 TensorFlow 나 PyTorch 와 같은 대중적인 머신 러닝 라이브러리 사용이 주 목적이다. tensorflow를 입력하면 관련 라이브러리 리스트가 나타나는데 tensorflow 버전 2.0을 선택하고 Apply 버튼을 클릭하자. 2020년 부터는 TensorFlow 버전 2.0 이 설치되며 예전 버전은 이 방식으로 설치가 불가능한 듯하다. 즉 예전 TensorFlow 1.6 을 설치하려면 Anaconda Prompt 창에서 별도의 명령을 사용해야 할 듯하다. 이미 지난 버전이긴 하지만 대부분의 tensorflow 코드가 2.0 이하의 버전에서 작성되었기 때문에 그 코드들을 과도기적으로 사용하려면 그러한 작업 방법도 알아 둘 필요가 있을 것이다.

이러한 방법으로 라이브러리 리스트를 스크롤 해보면 설치할 수 있는 라이브러리로서 keras, matplotlib, opencv, pandas, pyqt 와

scikit-learn 이 있다. 사실 언급된 라이브러리들은 앞서의 tensorflow 와 함께 선택하여 Apply 버튼을 클릭해도 됨에 유의하자.

설치를 다 마친 후 확인해 보니 pyqt만 설치가 빠져있다는 것이 확인되었다. 이 점은 별도로 Conda Prompt 창에서 command line 명령(pip install PyQt5 --user)을 사용하여 설치 처리하도록 하자.

Environments에 설치한 가상환경을 지우려면 Remove 버튼을 사용하자.

Spyder 버전 4.0은 라이브러리가 아닌 편집기이지만 함께 설치가 가능하다.

추가하여 앞으로 Image Classification 작업을 대비하여 인텔의 OpenCV를 설치해 보자. Anaconda Prompt 창에서 command line 명령이 다른 라이브러리들과는 좀 다르게 python 과 함께 하는 방식으로 다음과 같이 처리하자. 아울러 설치 후 확인하려면 python 명령을 실행 후 cv2를 import 하고 version을 문의하면 된다.