개발환경
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[IntelliJ PyCharm] - Anaconda env 개발환경 세팅하기Programming & Machine Learning 2018. 8. 4. 19:31
Anaconda 혹은 virtualenv로 python 가상환경을 구축했다면, 이를 Pycharm의 개발환경과 연결해주는 작업을 해야 한다. 필자는 Pycharm처럼 제법 무거운 IDE들을 사용하면서도 path를 잡아놓거나 자동완성 기능을 잘 사용하지 않았었다(..) 가상환경을 중구난방으로 마구 생성해놓고 코딩을 하기도 했었고, notebook으로 코딩하는 것에 익숙해진 탓도 있었고, 자동완성을 사용하지 않아야 실력이 는다는 말도 안되는 믿음도 있었다. 어쨌든 Pycharm에서 가상환경의 경로를 잡는 작업은 다음과 같다. (본 포스팅은 conda로 가상환경을 설치한 사용자를 기준으로 진행한다) 1. 가상환경 경로 추출 우선 terminal을 열어 "conda env list"로 가상환경들의 경로를 추출해..
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Google Colaboratory를 활용하여 Keras 개발환경 구축Programming & Machine Learning/Python X 머신러닝 2018. 6. 8. 01:54
오랜만에 딥러닝 프레임워크 관련 글을 작성하는 것 같다. 근래에는 분산처리, 파이썬 개발, 추천 시스템 공부에 치중하다 보니 딥러닝을 접할 시간이 부족했었다. 하지만 이제 추천 시스템에도 딥러닝 적용을 해야 하기도 하고, 역시나 개발은 딥러닝 개발이 가장 재미있으므로, 본격적으로 딥러닝 공부를 시작하지 않을까 싶다. 우연한 기회에 Google Colaboratory(이하 Colab)와 Keras를 함께 사용하는 스터디를 했었는데, 오늘은 이에 대한 개발환경 구축 포스팅을 하고자 한다. Colab이 발표된 지 꽤 많은 시간이 지났지만, 아직까지 딥러닝 프레임워크 사용자들에게 많이 각광받는 툴은 아닌 것 같다. Colab은 Jupyter Notebook으로 협업을 진행하게 될 때의 문제점, 협업 진행자들 소..