TensorFlow 개발환경 ( Eclipse + PyDev, Pycharm, Jupyter)

TensorFlow 설치법과 PyDev 설치법은 이전에 다뤘다.

원할한 개발을 위해서 PyDev에 TensorFlow를 연결하는것을 다룬다.

우선 필자는 TensorFlow를 Virtualenv에다가 설치 했다. VirtualEnv를 설치하는 이유는 아래와 같다.

Here's the short version: pip lets you install packages (Python libraries). Usually, you do not want to install packages globally, for the entire system, because they may conflict with each other. Instead, you want each Python project you create to have its own isolated ecosystem. Virtualenv provides this isolation. Virtualenvwrapper makes virtualenv nicer to use.

Even if you're not worried about conflicts, virtualenv can help you make sure your demo still works years from now (especially important if you care about reproducible research). The fact is that libraries aren't always perfectly backward-compatible or bug-free. You may upgrade a package and find that it breaks your project. The more time passes since you last ran a piece of code, the more likely it is to be broken. Using a virtualenv to freeze the dependencies is a safeguard against this problem.

PyDev의 VirtualEnv 설정 연결

PyDev와 TensorFlow 그리고 virtualenv가 모두 설치되었어야 한다.

Eclipse 메뉴에서

Preferences -> PyDev > Interpreters > Python 메뉴에서

New를 눌러서 Browse를 통해서 설정한 virtualenvs를 등록해준다.


등록할때 모든 종속 라이브러릴 같이 등록해준다. 팝업이 나오면 다 선택된 상태로 등록하면 된다.

프로젝트 생성 및 "Hellow Tensor"실행

아래와 같이 프로젝트를 생성 할 때 interpreter를 생성한 virtualenv용 python 환경으로 잘 선택해 줘야 한다.

그다음 Hello tensorflow 코드를 실행하면 정상적으로 실행 되는것을 알 수 있다.

Created on Nov 17, 2015

@author: root
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print sess.run(a+b)

IntelliJ 기반의 Pycharm

설치방법: 이전포스트

실행 모습

아래와 같이 Tensorflow가 있는 virtualenv를 interpreter로 설정을 해주어야 한다.

웹기반 Jupyter로 실행하기

설치방법: 이전포스트

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