1. Pycharm 다운로드 및 설치 (community 버전)

Pycharm 다운로드

2. Pycharm - Anaconda 가상환경과 연동

1. 프로젝트 생성

   

   create new project 선택

2. 프로젝트 저장위치 지정 후 ▼ Project interpreter : Python 3.6 부분 선택

3. Existing interpreter 부분 경로 우측 … 버튼 선택

   

4. Add Python Interpreter 창 내에 Conda Enviroment 탭 선택

5. 우측 Conda executable 우측 폴더 아이콘 선택 후 [설치한 Anaconda 경로￦envs￦생성한 가상환경￦python.exe ] 선택 후 OK 버튼 선택

6. 

7. Existing interpreter 에 새로 지정한 경로가 입력되어 있는지 확인 후 create

   

3. 가상환경과 연결 되어 있는지 확인

가상환경을 생성할 때 tensorflow 패키지를 같이 생성하였었다. tensorflow 가 잘 생성 되었고, 제대로 동작 하는지 확인을 해보겠다.

1. Pyhon file 생성

   

2. 다음 코드 입력

   import os
   import tensorflow as tf
      
   os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' 
      
   hello = tf.constant("hello")
      
   sess = tf.Session()
   print('version : ', tf.__version__)
   print(sess.run(hello))
   

   os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' 
   

   이 부분은 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

   경고 문구를 없애기 위한 부분이다.

   위 코드를 실행해 보면 결과는 다음과 같다.

   

   tensorflow 버전과 hello 라는 문구가 찍혀 있는것을 볼 수 있다.

이것으로 Tensorflow를 공부하기 전에 필요한 환경과 Tool 을 셋팅 하였다. 앞으로 포스팅에는 이 환경을 이용하여 Tensorflow를 이용한 Deeplearning 에 대하여 다루도록 하겠다.