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base_study:virtualenv_with_jupyter

Tensorflow유저를 위한 python virtualenv와 Jupyter 같이 쓰기

Python을 사용할때 추가 라이브러리를 설치하기 위해 pip 명령을 많이 씁니다. 그러나, pip 명령을 사용하기 위해서는 root계정의 접근 권한이 필요합니다. 따라서 일반 유저가 root접근 권한 없이 텐서플로우를 설치하기 위해서는 virtualenv셋팅이 필수 입니다. 또한, 여러 버전의 라이브러리등을 사용할때도 virtualenv설정이 유용하게 쓰입니다. 문제는 jupyter연동인데 juypter역시 kernel을 수정하여 쉽게 사용할 수 있습니다.

virtualenv 설정 (root 권한 필요)

sudo pip2 install virtualenv virtualenvwrapper
sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper
cat >>~/.bashrc<<EOF
export WORKON_HOME=~/.virtualenvs
. /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
EOF
. ~/.bashrc

virtualenv 사용예

mkvirtualenv tf1.0
pip install --upgrade tensorflow-gpu
deactivate

workon tf1.0
echo 'import tensorflow as tf;print tf.__version__'|python

jupyter와 연동하기

workon tf1.0
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=tf1.0
jupyter notebook --ip=0.0.0.0

jupyter에 virtualenv와 연동하기

  • Code를 처음 만들때

  • 기존 코드에 연동하기

Requirement

  • pip install
  • Cuda install (for Tensorflow)

적용 예

* 여러 환경을 동시에 셋팅하는 스크립트(osx/ubuntu, python2/python3, Tensorflow 1.1/1.2/1.0/1.1) https://github.com/Finfra/TensorflowInstallMultiVersionWithJupyter

base_study/virtualenv_with_jupyter.txt · Last modified: 2019/02/24 17:36 (external edit)