[Anaconda] 가상환경 만들기 + 필요한 이유

목차

 

0. 가상 환경이 필요한 이유

아나콘다에서 가상환경을가상 환경을 설정해서 작업을 진행할 수 있습니다. 우리는 왜 가상 환경을 만들어서 작업을 진행할까요?

한마디로 요약하자면 "독립적인 작업환경에서 작업할 수 있다." 로 얘기할 수 있습니다.

프로젝트를 진행하다보면 여러 라이브러리, 패키지를 다운로드하여서 사용하게 됩니다. 그러다 보면 각 라이브러리들끼리 충돌을 일으키는 문제를 발생시키는 경우가 꽤 있습니다. 또는, 특정 버전과 호환하는 경우가 생겨서 최신 버전과 이전 버전 중 선택해야 하는 상황이 발생됩니다. 이러한 문제가 발생된 경우에 있어서 잘못하면 전부 삭제하고 다시 설치해야 하는 경우가 많습니다.

이를 방지하기 위해서 프로젝트 단위로 가상환경을 구성해서 필요한 라이브러리를 설치해서 작업을 진행하면 훨씬 작업이 편해집니다. 또한, 다른 컴퓨터 혹은 다른 환경에서 동일 프로그램을 실행시킬 때, 작업 환경을 고정시켰기 때문에 해당 환경에 맞게 구성하면, 작업환경과 버전 문제로 실행되지 않는 문제를 방지할 수 있습니다. (이런 부분을 보았을 때, Docker의 필요성과도 이어지겠군요.)

 

1. 가상환경 만들기

가상 환경을 만들기 위한 명령어입니다. 특정 python 버전을 설치하고 싶다면 뒤에 명령어를 통해서 정할 수 있습니다.

   conda create -n 가상환경이름
   conda create -n 가상환경이름 python=2
   conda create -n 가상환경이름 python=3.7

저는 텐서플로우 이전 버전인 1.15 버전을 사용하기 위한 가상 환경을 만들어보겠습니다. 가상 환경 이름에서 확실하게 알 수 있도록 tf15_py37로 설정하였습니다. python버전은 3.7 버전으로 다운로드 하였습니다.

 

Proceed ([y]/n)? y

y 또는 yes를 입력하시면 설치가 진행됩니다.

 

2. 가상 환경 리스트 확인

conda env list
conda info envs

두 명령어 모두 가상환경 목록을 나타내는 명령어입니다. 원하시는 것으로 사용하시면 되겠습니다.

 

3. 가상환경 활성화

conda activate 가상환경이름

activate 가상환경이름

 

4. 가상환경 비활성화

conda deactivate 가상환경이름

deactivate 가상환경이름

deactivate

 

5. 가상환경 삭제

conda env remove -n 가상환경이름

가상 환경이 필요가 없다면 제거해주면 됩니다.

 

6. 가상 환경에 라이브러리 설치

가상 환경을 구축하면 기본적으로 설치된 라이브러리가 없는 경우가 많습니다. 필요한 라이브러리를 직접 설치해주어야 합니다.

• pandas와 numpy 등의 기본 라이브러리 설치를 진행하고 있습니다.

• tensorflow 1.15.0 버전을 설치하고 있습니다. tensorflow를 그냥 설치하면 cpu버전으로 동작합니다.

 

7. 이전글 ) Jupyter notebook 설치 및 테마 설정

  

[파이썬/파이썬 환경 설정] - [Python] 주피터 노트북(Jupyter notebook) 테마 설정, 스킨 적용

[파이썬/파이썬 환경 설정] - [파이썬] Python 설치하기, 아나콘다 설치하기, jupyter notebook 설치