Jupyter Notebook 설치 및 셋팅

머신러닝 관련 코드를 작성해보기 위해 환경을 세팅해보자. 다른 방법들도 많겠지만 가장 많이 쓰는 주피터 노트북을 설치하고 파이썬 패키지를 어떻게 관리할 것인지를 살펴보도록 하자.

주피터 노트북Permalink

주피터 노트북(jupyter notebook)은 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 실행까지 해볼 수 있는 REPL방식의 개발도구이다. 머신러닝이나 데이터분석 용도로 파이썬을 사용하는 사람들이 사용하는 툴로써 가벼우며 코드를 실행하고 수정하기가 간편하다. 또한 notebook형태로 파일이 공유가 가능하다.

REPL(Read–Eval–Print Loop) : 명령어를 한줄씩 입력하며 실행 상황을 지켜보는 방식(대화형)

먼저 파이썬을 설치하자. 파이썬이 이미 설치가 되어있다면 생략 하자.

$ sudo apt-get update                // apt-get 항목 업데이트
$ sudo apt-cache search python3      // 패키지 검색
$ sudo apt install python3.6         // 파이썬 3.6버전 설치
$ sudo apt install python3-pip       // 파이썬 패키지 관리

파이썬 pip를 설치한 후 pip install jupyter 로 주피터 노트북을 설치 할 수 있지만 일반적으로 아나콘다(Anaconda)를 설치하면 Jupyter Notebook이 함께 설치되어 주피터를 사용할 수 있다. 물론 pip를 이용하면 원하는 패키지만 그떄 그때 설치하여 사용할 수는 있지만, 아나콘다를 설치하면 데이터 처리 및 분석에 필요한 패키지가 모두 포함되어 설치가 되기 때문에 약간 설치시간이 오래 걸리긴 하지만 아나콘다를 사용하는 것을 추천한다.

아나콘다(Anaconda) 설치Permalink

이 글에서는 Ubuntu18.04 기준으로 설명하도록 하겠다. 또한 최신버전을 위해 반드시 아나콘다 사이트에서 최신 URL을 확인하여 설치를 진행하길 바란다.

$ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
$ bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

계속 엔터를 눌러 설치한다(bashrc등록 여부는 Y로 입력해준다 - 그렇지 않으면 수동설정) 
아나콘다(Anaconda) 공식홈 참고

설치 확인

$ source ~/.bashrc    // bashrc에 등록한것을 활성해 준다
$ conda --version     // 버전확인
$ conda update conda  // 아나콘다 업데이트

만약 삭제하길 원한다면…

$ rm -rf ~/anaconda3
$ vi ~/.bashrc // # added by Anaconda3 installer 제거
$ rm -rf ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum

주피터 노트북 실행Permalink

$ jupyter notebook

화면에 출력된 http://localhost:8888/?token=***으로 접속하면 된다.
(jupyter notebook --generate-config 명령으로 jupyter_notebook_config.py 파일을 생성하면 해당 파일에서 세부설정이 가능하다.)

접속화면

우측 상단에 New > Python3를 선택하면 새로운 창이 생성된다.

이제 웹상에서 파이썬 코드를 작성하고 실행 할 수 있다.

matplotlib 패키지를 이용하여 가공된 데이터를 그래프로 표현 할 수 있다.

주피터 노트북은 개인 로컬환경에 설치하여 직접 띄울수도 있지만, Microsoft에서는 azure notebook, Google에서는 Colab에서 클라우드상의 주피터환경을 제공해주고 있으니 간단한 학습용로라면 이를 활용하는 방법도 좋을 것이다. 공짜다!

• Microsoft Azure Notebooks
• Google Colab

(주피터 노트북 사용법에 대한 부분은 다루지 않겠다.)

더 살펴보자…Permalink

아나콘다 가상환경

개발을 위한 파이썬 패키지 가상환경을 별도로 만들고 싶다면 conda에서 지원하는 명령어로 사용이 가능하다. 만약 아나콘다를 사용하지 않고 pip를 사용한다면 virtualenv로 가상환경을 관리 할 수 있다.

$ conda create --name [가상환경명] python=3.6    // 가상환경을 만든다
$ conda info --envs                             // 설치된 가상환경 리스트 확인
$ source activate [가상환경명]                   // 가상환경 활성화

가상환경을 선택하여 활성화를 하게 되면 (가상환경명) winuss@ubuntu:~$와 같이 프롬프트 앞에 해당 가상환경명이 표시가 된다. 이후 패키지를 설치하게 되면 활성화된 가상환경에만 패키지가 설치가 된다.

다시 가상환경을 비활성화하거나 삭제하려면,

$ source deactivate 가상환경명          // 가상환경 비활성화
$ conda remove --name 가상환경명 -- all // 가상환경 삭제

파이썬에서는 한 라이브러리에 대해 하나의 버전만 설치가 가능한데 이는 여러개의 프로젝트를 진행하게 되면 문제가 될 수 있다. 작업을 바꿀때마다 다른 버전의 라이브러리를 설치해야 해야 하는 번거러움을 방지하기 위해 독립된 가상환경이 필요한 것이다.

아나콘다에 패키지 설치

가상환경을 활성화 하지 않고 가상환경명을 지정하여 패키지를 설치 할 수도 있다. mytest라는 가상환경에 tensorflow를 설치 및 삭제를 해보자.

$ conda search tensorflow                 // 패키지검색
$ conda install tensorflow                // 패키지 설치(전역)
$ conda install --name mytest tensorflow  // 패키지 설치(mytest 가상환경)
$ conda list                              // 패키지 리스트
$ conda remove --name mytest tensorflow   // 패키지 제거

주피터 확장기능 설치

주피터 확장기능을 사용하면 좀더 편리한 기능들을 사용할 수 있다.

$ conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

확장을 활성화 하려면 Nbextensions 탭을 클릭하거나 http://localhost:8888/nbextensions에서 확인 할 수 있다.

참고

• Jupyter Notebook