1-15 Anaconda PyTorch (base) 설치

TensorFlow에 이어 머신 러닝의 중요한 한 축을 담당하고 있는 PyTorch를 TensorFlow 와 마찬가지로 가상환경을 설정 후 아나콘다에 설치해 보기로 하자. PyTorch 는 TensorFlow가 2.0으로 업그레이드 전에 이미 2012년 발표되었던 AlexNet에서부터 2017년 RestNet에 이르기까지 Image Classification을 위한 각 네트워크 별로 성공적인 Transfer Learning 예제를 홈페이지에서 제공하였기에 PyTorch를 배워 사용하게 되었음을 참고하자.

 

PyTorch 별도의 가상환경 설치 없이 Anaconda 의 root에 해당하는 (base)에 직접 putorch-cpu 와 torchvision-cpu를 한꺼번에 설치하자.

Anaconda Navigator에서 스파이더를 실행하여(launch) 셸(Shell)에서 다음과 같이 설치된 torch와 torchvision 의 버전을 확인해 보자.

그밖에 panda, matplotlib, scikit-learn 라이브러리들이 있는데 PyTorch 예제 실행에 따라 “No module named ∙∙∙”에러 메시지가 뜨는 그때에 설치하기로 한다.

PyTorch를 설치했던 Anaconda Navigator의 (base)에서 라이브러리 설치 상황을 점검해 보자. PyTorch 와 NumPy가 기본적으로 설치되어 있음을 확인할 수 있다. PyTorch에서 컴퓨터 비전 작업을 위해서는 opencv, imutils 가 추가로 설치되어야 함을 알 수 있다.

Anacnda Navigator 의 Environments에서 base(root)를 선택하고 Open Terminal을 클릭하여 라이브러리를 설치한다. Anaconda Prompt 아이콘에 의해 콘솔 창을 열고 해당 가상환경 base(root)를 activate 해도 된다.

사용해야 힐 commamd line 명령은 다음과 같다.

pip install opencv-python

pip install imutils

   

설치가 완료되면 spyder 편집 창의 셸(Shell)에서 앞서의 import 명령을 실행해 보도록 한다.

PyTorch가 설치되어 있는 base(root)에서 앞서의 opencv_ball_tracking_01.py 웹캠 컴퓨터 비전 코드를 실행시켜 보자. 이 코드는 OpenCV 의 지원을 받는 파이선 코드이기 때문에 TensorFlow 나 PyTorch에 영향을 받지 않는다.