[환경구성] Tensor Flow 설치, jupyter notebook
1. Tensor Flow 설치하기 위해서 집에서 사용하는 개인서버를 활용할 것이며, 서버에 이것 저것을 설치하면서 환경 구성을 잡기 보다는 Docker를 통해서 구성하겠다.
<사양을 명시한 이유는 이것을 가지고 어디까지 할 수 있을지 시험하기 위함>
2. Docker 이미지 찾아 설치하기
- https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/
#이미지 받기
#python 2.X 임
docker pull tensorflow/tensorflow
#python 3.X는 아래로
$ docker pull tensorflow/tensorflow:latest-py3
#docker 실행하기
Start CPU only container
$docker run -dit --name tf3 -p 8888:8888 -v /developer/docker/tf3:/tf3 tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter
$docker inspect container_id로 실행 파라미터를 확인한다.
해당 이미지를 보면 이미지가 구동될때, 주피터는 자동으로 실행된다.
Go to your browser on http://localhost:8888/
Start GPU (CUDA) container
Install nvidia-docker and run$ nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu
Go to your browser on http://localhost:8888/
- 그런데, http://localhost:8888에 접속하면 로그인 창이 나온다.
이때 로그인 하는 방법은 2가지가 있다.
1. 일회성 토큰 방식을 사용한다.
root@8662c023fd58:~/.jupyter# jupyter notebook list
Currently running servers:
http://localhost:8888/?token=da019c2109529b420bca8dsd09eb3f512a5173860d5c1edaac6 :: /notebooks
또는 docker logs container_id 사용해서 로그에 나온 토큰 값을 이용해서 로그인한다.
위의 값을 활용하여 로그인 한다.
2. 패스워드를 지정한다.
- 물론 이것을 매번 반복할 수는 없을 것이다.
- ipython을 이용하여 쉘에서 암호화 키값을 만든다.
root@8662c023fd58:~/.jupyter# ipython
Python 2.7.12 (default, Nov 20 2017, 18:23:56)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.5.0 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
In [1]: from IPython.lib import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:c8c801d4f5ef:1ec4955b380ed4e4d2c8773fd220f56048d8968f'
그럼 최종으로 쉘에서 입력한 값을 암호화값으로 변경하여 화면에 뿌려주게 된다.
그럼 환경파일에서 해당 값을 저장한다.
root@8662c023fd58:~/.jupyter# vi jupyter_notebook_config.py
*물론 VIM을 설치가 되어있지 않으니 apt-get update 후 apt-get install vim으로 vi 편집기를 설치해야한다.
아래 환경파일에서 생성된 단방향으로 암호화 된 값을 저장
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.port = int(os.getenv('PORT', 8888))
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.password = 'sha1:c8c801d4f5ef:1ec4955b232d4e4d2c8773fd220f56048d8968f'
- 그 후 docker에서 그냥 나가서 달이 docker start로 들어오면 자동으로 jupitor가 수행되거나 또는 임의로 기존 프로세스를 죽이고, 다시 살린다.
jupyter notebook
그럼 http://localhost:8888로 접속하고 설정한 비번을 치고 Web에서 Python 코딩을 할 수 있다.
실행을 할때는 shift + Enter를 치면 결과를 볼 수 있다.
tensorflow를 이용해서 Hello, TensorFlow! 를 찍어보았다.
이제 시작이다.
*ps) # pip install nltk
문자열을 쉽게 다루기 위한 라이브러리를 추가한다.
sudo apt-get install python-pip sudo apt-get install python3-pip
KNLP 환경 구성
#문자열을 쉽게 다루기 위한 라이브러리를 추가한다.
#그전에 python 설치 패키지 관리툴인 pip를 설치한다.
#python 2.x용
sudo apt-get install python-pip
#python 3.x용
sudo apt-get install python3-pip
#문자열을 잘 다루기 위해서 nltk 패키지를 설치한다.
$ pip install nltk
$ pip3 install nltk
#KNLP 환경 구성
#1. jre 설치
apt-get install default-jre
java -version
#2. jdk 설치
apt-get install default-jdk
#3. g++ 설치
apt-get install g++
그외 참고
http://konlpy-ko.readthedocs.io/ko/v0.4.3/install/#id1