아나콘다 Prompt 가상환경 만들기

 

1. 아나콘다 Prompt 관리자 권한으로 실행

 

가산환경, 파이썬과 다양한 라이브러리, 패키지를 포함한 라이브러리를 설치 할때에는 관리자 권한으로 실행해야 한다.

관리자 권한으로 실행

 

2.  가상환경 만들기

 

(base) C:\WINDOWS\system32> cd/  

 

(base) C:\> mkdir snAI  

 

          mkdir 명령어는 "make directory"의 약자이며, snAI 이라는 새로운 디렉토리를 생성

 

(base) C:\>cd snAI  

 

(base) C:\snAI>  conda create --name snAI python=3.9 anaconda  

 

          이 명령어는 conda 패키지 관리자를 사용하여 새로운 가상환경을 생성하는데 사용됩니다.

          이 가상환경은 snAI라는 이름으로 생성됩니다.

          python=3.8 인수는 생성된 가상환경에서 사용할 파이썬 버전을 지정합니다. 

          따라서, 위의 명령어를 실행하면 이름이 snAI인 가상환경이 생성되며 Python 3.8 버전이 설치되고,

         anaconda 패키지 집합도 함께 설치됩니다.

 

        conda는 파이썬 패키지 및 환경 관리자입니다. conda를 사용하여 Python 패키지를 설치, 업그레이드, 제거하고,

        Python 가상환경을 생성, 관리할 수 있습니다.

 

 

(base) C:\snAI> conda activate snAI  

     

          가상환경 활성화

 

(snAI) C:\snAI>  

 

3.  라이브러리 및 패키지 설치

학습에 필요한 라이브러리 및 패키지를 설치

pip 최신 버전, 텐서플로우, 넘파이, opencv-python, Pyserial, imutils 등

 

(snAI) C:\snAI>  python.exe -m pip install --upgrade --user pip  

   

          이 명령어는 pip 패키지 관리자를 사용하여 현재 시스템에 설치된 pip 패키지를 최신 버전으로 업그레이드합니다.

          pip는 Python 패키지 관리자입니다. Python 패키지는 재사용 가능한 코드 모듈이나 라이브러리 등을 포함합니다.   

          pip를 사용하여 Python 패키지를 쉽게 설치, 업그레이드, 삭제, 관리할 수 있습니다.

 

(snAI) C:\snAI>  pip install tensorflow==2.5  

 

           TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크입니다. 주로 딥러닝 모델을 구현하고 학습시키는

           데에 사용됩니다. TensorFlow는 다양한 언어 (Python, C++, Java 등)를 지원하며, GPU를 활용하여 빠른 연산이

           가능합니다.

           TensorFlow는 텐서 (Tensor)라는 다차원 배열을 사용하여 데이터를 처리하며, 그래프 (Graph) 형태로 계산을 수행

           합니다.

           이를 통해 복잡한 수식과 계산 과정을 간편하게 표현할 수 있습니다. TensorFlow는 이미지 인식, 자연어 처리,

           음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

(snAI) C:\snAI>  pip install numpy==1.20  

            NumPy(넘파이)는 파이썬에서 과학 계산을 위한 핵심 라이브러리 중 하나입니다. NumPy는 다차원 배열(array)을

            다루는 기능과 선형 대수학, 푸리에 변환 등과 같은 수치 계산을 위한 함수를 제공합니다. NumPy 배열은 파이썬

            리스트와는 다르게, 모든 요소가 같은 데이터 타입을 가지고 있어 메모리를 효율적으로 사용할 수 있으며, 벡터화

            연산과 브로드캐스팅 등의 기능으로 빠른 연산이 가능합니다.

            NumPy는 파이썬에서 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

 

(snAI) C:\snAI>  pip install opencv-python  

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 이미지와 동영상 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 컴퓨터 비전과 영상 처리 분야에서 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나이며, 간편하게 사용할 수 있는 다양한 함수와 알고리즘을 제공하여, 많은 개발자들이 다양한 프로젝트에서 활용하고 있습니다.

 

OpenCV는 다양한 이미지 처리 기능을 제공하며, 이미지 특징 추출, 객체 탐지, 얼굴 인식, 동영상 추적, 카메라 캘리브레이션 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

 

(snAI) C:\snAI>  pip install imutils  

imutils는 OpenCV의 파이썬 래퍼를 좀 더 쉽게 사용하기 위해 개발된 파이썬 라이브러리입니다. imutils는 이미지 처리를 위한 다양한 유틸리티 함수와 도구들을 제공합니다.

 

imutils는 이미지 리사이징, 회전, 자르기, 플리핑 등과 같은 이미지 전처리 기능을 간편하게 수행할 수 있는 함수들을 제공합니다. 또한 이미지 처리를 위한 다양한 도구들도 제공하는데, 예를 들어 경계선 검출, 색상 공간 변환, 이미지 스케일링, 히스토그램 등의 기능을 수행할 수 있습니다.

 

 

(snAI) C:\snAI>  pip install pyserial  

PySerial은 파이썬에서 시리얼 통신(serial communication)을 가능하게 해주는 라이브러리입니다. 시리얼 통신은 데이터를 한 비트씩 연속적으로 전송하는 통신 방식으로, 여러 장치들 사이에서 데이터를 주고받을 때 주로 사용됩니다.

PySerial은 시리얼 포트를 열고 닫을 수 있으며, 시리얼 포트에서 데이터를 읽고 쓰는 기능을 제공합니다. 이를 통해 다양한 장치와 연결되어 있는 마이크로컨트롤러, 센서, 모터, 로봇 등과 같은 하드웨어 장치와 통신할 수 있습니다.

 

 

 

 쥬피터랩, 쥬피터 노트북 실행

(snAI) C:\snAI>  jupyter lab       또는      (snAI) C:\snAI> jupyter notebook  

 

 

 

 

■ conda 와  pip 차이 

conda와 pip는 모두 Python 패키지 관리자이지만, 몇 가지 차이점이 있습니다.

• conda는 Python 패키지 뿐만 아니라, 다른 언어나 라이브러리에 대해서도 관리할 수 있습니다. pip는 Python 패키지만 관리합니다.
• conda는 가상환경을 기본적으로 제공합니다. pip는 가상환경을 사용할 수 있지만 기본적으로는 제공하지 않습니다.
• conda는 패키지 간 종속성 관리를 자동으로 처리합니다. pip는 패키지 간 종속성을 자동으로 처리하지 않습니다.
• conda는 Anaconda 배포판에서 사용하는 기본 패키지 관리자이며, 데이터 사이언스 및 과학 분야에서 사용되는 많은 패키지와 도구를 포함합니다. pip는 Python의 표준 패키지 관리자이며, Python 패키지만 관리합니다.

 

 

※ 가상환경 삭제하기  (가상환경을 삭제하고 싶을때 사용)

Anaconda Prompt(Anaconda3)  관리자 권한으로 실행

(Base) C:\WINDOWS\System32\conda info --envs     (가상환경이름 확인)

(Base) C:\WINDOWS\System32\conda env remove --n 가상환경이름