Keras

• 'Windows 키 + R'을 눌러 관리자 권한으로 명령 프롬프트를 실행한다.

• 'Projects'라는 폴더를 생성한 뒤 해당 폴더로 이동한다.

• ‘Keras’라는 이름으로 'Keras Project' 하나를 생성한다.

• 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 실행하여 '가상환경'을 생성한다.

[ conda create –n (가상환경 이름) python=(파이썬 버전) ]

C:\Project\Keras> conda create –n venv python=3.8

• 다음 명령으로 생성한 '가상환경'을 실행한다.

C:\Project\Keras> activate venv

• PIP 버전을 확인한다.

C:\Project\Keras>pip list

• 다음 명령으로 가상환경에 주피터 노트북을 설치한다.

C:\Project\Keras_Talk> conda install –n venv ipython notebook

• Jupyter Notebook을 실행한다.

C:\Project\Keras_Talk> jupyter notebook

• Jupyter Notebook 종료 : 명령 프롬프트 창에서 'Ctrl + C' 입력한다.

• 다음 명령어를 입력하여 Keras 사용에 필요한 주요 라이브러리들을 설치한다.

(venv) C:\Project\Keras> conda install –n venv numpy matplotlib pandas pydotplus h5py scikit-learn

(venv) C:\Project\Keras> conda install –n venv scipy mkl-service libpython m2w64-toolchain git graphviz

• 다음 명령어를 입력하여 딥러닝 라이브러리인 TensorFlow와 Keras를 설치한다.

(venv) C:\Project\Keras> conda install –n venv tensorflow

(venv) C:\Project\Keras> conda install –n venv keras

• 모든 환경이 정상적으로 설치되어 있는지 확인하기 위해 프로젝트 폴더로 이동하고 다음과 같이 명령어를 입력하여 주피터 노트북을 실행한다.

(venv) C:\Project\Keras> jupyter notebook