Install Python 3 + Anaconda(+tensorflow) + Jupyter on Mac OS
0. 시작하며
Mac OS에서 GPU 버젼을 사용하려면 NVIDIA CUDA를 사용해야 한다.
유감스럽게도 비교적 최근에 나온 Mac 제품들에는 NVIDIA 그래픽카드가 들어가 있지 않기 때문에 Mac OS 에서 GPU 버젼을 쓰려면 NVIDIA 그래픽카드가 들어있는 제품을 이용하거나 Linux 환경의 서버에서 개발을 진행해야 할 것이다.
1. Install Python3 on Mac OS
Mac OS에서 GPU 버젼을 사용하려면 NVIDIA CUDA를 사용해야 한다.
유감스럽게도 비교적 최근에 나온 Mac 제품들에는 NVIDIA 그래픽카드가 들어가 있지 않기 때문에 Mac OS 에서 GPU 버젼을 쓰려면 NVIDIA 그래픽카드가 들어있는 제품을 이용하거나 Linux 환경의 서버에서 개발을 진행해야 할 것이다.
일반적인 Mac OS에서는 디폴트로 Python 2.X 버전이 설치되어 있을 것이다.
<terminal에서 python 버전 확인하기>
Python 3를 설치하기 위해서는 먼저 존재하는 C 컴파일러를 확인하고, 만약 없다면 Full-version의 Xcode를 설치한다(권장)
<Appstore에서의 Xcode 설치를 권장한다>
C 컴파일러가 준비가 되었다면,
다음으로 Mac OS에서의 package manager(Linux에서의 apt-get, yum의 역할을 하는 패키지 매니저라고 보면 된다)인
Homebrew(https://brew.sh/ 참고)를 설치해야 한다.
Homebrew를 설치하기 위해서는, 터미널을 열고 아래의 명령어만 실행하면 된다.
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
명령어를 실행하면 다음과 같이 많은 것들이 깔리고,
설치가 완료된다.
설치가 완료되었으면 이제 Homebrew의 디렉토리를 PATH에 설정해주어야 한다.
PATH를 설정해주기에 앞서 /usr/local/bin 의 경로에 brew가 제대로 설치되었는지 확인한다.
<brew라는 이름이 있다면 제대로 설치된 것.>
이제 PATH를 설정해주기 위해, Mac OS에서 PATH를 설정하는 곳인 .profile로 들어간다.
먼저 홈 경로로 간 뒤, .profile 파일이 있는지 확인하는 명령어를 입력하여 확인해본다.
<ls -a 명령어로 확인한다. 만약 .profile 파일이 없다면 .profile을 생성해줘야 한다.>
그리고 다음과 같은 명령어를 통해 파일을 생성하거나 수정할 수 있다.
sudo vi .profile (혹은 sudo nano .profile)
<.profile에 다음과 같은 PATH를 설정한다.>
이제 드디어 Python3를 설치할 수 있게 되었다.
다음의 명령어를 입력하면 간단하게 설치할 수 있다.
brew install python3
<설치가 완료된 모습. python2와 python3를 모두 체크할 수 있다.>
2. Install Anaconda
다음으로 Python 데이터 분석 패키지 모음인 Anaconda를 설치할 것이다.
https://www.continuum.io/downloads#macos 에서 python 3.6 버전의 그래픽 인스톨러를 다운받도록 한다.
<다운받은 인스톨 파일을 실행시켜 아나콘다를 설치한다. 특별히 설정할 내용 없이 계속을 클릭하여 쭉죽 설치한다.>
인스톨이 완료되었다면, terminal에서 설치가 제대로 완료되었는지 다시 한 번 확인한다.
<최신버전으로 잘 설치되었다.>
conda를 설치하였다면, conda 가상환경을 만들어야 한다.
conda 가상환경은 virtualenv와 동일한 개념이며, 데이터 분석 관련 패키지들만 처리할 수 있도록 도와준다.
다음과 같은 명령어로 conda 가상환경을 만들고 실행해본다. 필자의 경우는 myenv 라는 이름으로 생성하였다.
conda create -n envname python=3.6
<설치가 완료되면, source activate envname 명령어로 가상환경 실행이 가능하다.
실행중인 경우, 프롬프트의 이름이 가상환경 이름으로 바뀌게 된다.>
이제 anaconda에서 tensorflow를 설치해본다.
cpu-only 버전으로 가상 환경에 tensorflow를 설치하는 명령어는 다음과 같다.
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.0-py3-none-any.whl(upgrade 뒤의 url은 최신 cpu-only 버전에 맞는 url 주소를 사용하면 된다. conda 가상환경의 python version이 3이므로, pip3가 아닌 pip를 사용해도 무방하다.)
(혹시나 conda 의 site-packages 에서 문제가 발생한다면, 위 명령어에 --ignore-installed 를 추가하면 해결된다.)
<pip freeze 명령어를 통해 tensorflow가 설치된 것을 확인한다.>
이러한 방식으로 conda가 제공하는 라이브러리들을 설치하면 된다.
다음으로 Jupyter를 설치하여 사용하기에 앞서, 라이브러리가 제대로 작동하는지 확인하기 위해
일반적인 방법으로 python 파일을 작성하고 running test를 진행한다.
<테스트용 코드는 다음과 같다.>
<conda의 가상환경을 구동시키고, 작성한 파일을 terminal에서 실행하는 간단한 테스트이다.>
3. Install Jupyter
앞선 과정에서 tensorflow를 설치한 것 처럼, jupyter를 pip로 설치한다.
source activate myenv
(myenv)$pip install jupyter
<jupyter 설치가 완료되었다.>
jupyter를 설치하였다면, 이제 실행해본다.
다음과 같은 명령어로 jupyter를 실행 가능하다.
(myenv)$jupyter notebook
여기서 주의할 점은, jupyter를 처음 실행하는 경우, token을 입력하여 localhost에 접속해야 한다.
<웹 브라우저 애플리케이션인 jupyter는 웹 브라우저로 실행하여야 하는데, 첫 접속인 경우 위와 같은 토큰이 포함된 url 주소를 입력해야 한다.>
<접속이 완료된 화면! 이제 jupyter를 이용하기만 하면 된다.>