미카 프로젝트

Conda 설치 

여기에서 각 OS에 맞는 anaconda를 설치하세요.

https://www.anaconda.com/distribution/

설치후 shell을 실행하면, (base) 로 conda가 활성화 되어있습니다.

이를 제거 하려면,

$ conda config --set auto_activate_base false

이렇게 설정 하시면 됩니다.

사용 방법

conda 설치 후에 가상 환경을 만듭니다.

$ conda create -n torch python=3.6  # torch라는 가상 환경을 만듭니다.

(torch) $ conda activate torch  # 가상환경 torch를 activate 시킵니다.

(torch) $ conda deactivate # 가상환경 torch를 deactivate 시킵니다.

[출처] [Ubuntu18.04 환경설정] Anaconda3 설치 및 가상환경 생성|작성자 DL연구생

Trouble shooting #1

conda 설치할때, 방화벽이 있거나 보안이 철저한 환경에서 셋업을 할때는 아래와 같은 설정을 해줘야 합니다.

이런 정보들 찾아서 시도해보고 다시 정리하고 하는 것은 정말 많은 시간을 낭비하게 되네요.

회사들 마다 보안 환경들이 모두 다르기 때문에 더더욱 시간 허비가 심하죠.

그래서 도움이 될까 해서 정리 했습니다.

SSL 또는 Proxy error

ConnectTimeout(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='repo.anaconda.com', port=443): Max retries exceeded with url: /pkgs/main/linux-64/current_repodata.json (Caused by ConnectTimeoutError(, 'Connection to repo.anaconda.com timed out. (connect timeout=9.15)'))")) 

프록시 설정을 .condarc 파일 에서 하기

ssl_verify: <my crt file>.crt

proxy_servers:
      http: http://<proxy server url : port> 
      https: https://<proxy server url : port> 

다른 방법

cert file 설치을 pip 의 certi file 로 설정하는 방법

pip config set global.cert path/to/ca-bundle.crt
pip config list conda config --set ssl_verify path/to/ca-bundle.crt
conda config --show ssl_verify# Bonus while we are here...
git config --global http.sslVerify true
git config --global http.sslCAInfo path/to/ca-bundle.crt

패키기 설치(Package install)

conda install [pkgname]

[참고]

conda configuration guide

https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/configuration/use-condarc.html#config-proxy

요즘 인공지능이란 단어를 주변에서 많이들 하더군요.

내가 그동안 해오던 일과는 거리가 상당히 먼 그런 분야이고 진입장벽(?)이 상당히 높다라고 생각해서 관심을 안 갖고 있었는데, 주말에 서점에 가서약간 충격을 먹었습니다.

인공지능 입문과 관련된 서적들과 너무나도 많이 나와있더군요. 더욱 충격은 중고등학생들을 타겟으로 하는 책들도 있었다는 것입니다.

"아.. 인공지능이라는 것이 바로 옆에 와있었구나, 난 벌써 개발자로서는 뒤쳐진 단계가 되었구나." 하는 생각이었죠.

몇년 지나고 나면, 전파사에서 오래된 라디오를 수리해주시는 할아버지처럼 옛날 기술을 가진 기술자, 즉,  구멍가게에서 어린애들에게 위해서 C 나 C++ , Java로 코딩 컴파일 해주는 구멍가게 아저씨가 되어있을 것 같다는 그림이 머리속에 그려졌습니다.

그래서 일단 인공지능에 대한 계략적인 이해를 위해 여러자료를 찾아보고 웹상에서 돌아다녀 보다가, 인공지능 알고리즘?(기술) 중하나인 머신러닝이 요즘 핫!!! 한것 같아서 ( 좀 오래동안 핫 한듯!!) 이 부분에 대해서 스터디를 준비하게 되었습니다.

일단 쉽게 접근 할 수 있는 도구인 텐서 플로우를 기반으로 공부를 해볼 생각입니다.( 아.!!! 강좌를 하겠다는 의미 아니에요.^^ 그냥 제 개인 스터디)

스터디를 하면서 메모할만한 것들은 기록하고 남기긴 할것 같네요.

텐서 플로우 설치

Ubuntu 14.04 + python 3.4(virtualenv) + tensorflow(cpu) + pycharm + matplotlib

1. https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingVirtualenv 에서 virtual env 방법으로 설치

3.4 기준, CPU 사용(기본 동작에서는 GPU는 불필요)  (ubuntu 에서느 3.x 버전을 추천 하더군요)

2. 설치 도중에 아래 에러 발생하면 직접 package를 받아서 설치하면 됨)

troubleshoot 1

35190574 

SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify

  failed  

$ wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

$ sudo pip install --upgrade tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

3. "import tensorflow as tf"를 할 때, 아래 에러 발생하면

AttributeError: type object 'NewBase' has no attribute 'is_abstract'  

아래 방법으로 Six package를 지정된 위치에 다시 설치해서 해결

sudo pip3 install six --upgrade --target="/usr/lib/python3/dist-packages"

troubleshoot 2

python 설치

1. 3.6 버전을 설치해서 문제 발생

2. 3.4 버전으로 tensorflow를 돌리기 

3.6 버전과 3.4 버전이 동시에 있어서 제 경우에는 문제가 발생했습니다.

이경우에 설치 방법은.

virtualenv --system-site-packages -p python3

=> virtualenv --system-site-packages -p python3.4

python 3.4 를 명시 하면 이 버전으로 환경이 구축 됩니다.

pip issue

(tensorflow)$ easy_install -U pip

pip 가 너무 옛날 거면 easy_install 이 잘 안됩니다.

(tensorflow)~/tensorflow $ easy_install-3.4 -U pip

Searching for pip

Reading https://pypi.python.org/simple/pip/

Download error on https://pypi.python.org/simple/pip/: [Errno 104] Connection reset by peer -- Some packages may not be found!

Couldn't retrieve index page for 'pip'

Scanning index of all packages (this may take a while)

Reading https://pypi.python.org/simple/

Download error on https://pypi.python.org/simple/: [Errno 104] Connection reset by peer -- Some packages may not be found!

Best match: pip 1.5.4

Adding pip 1.5.4 to easy-install.pth file

Installing pip2.7 script to /home/karzia/tensorflow/bin

Installing pip2 script to /home/karzia/tensorflow/bin

Installing pip script to /home/karzia/tensorflow/bin

 

Using /home/karzia/tensorflow/lib/python3.4/site-packages

Processing dependencies for pip

Finished processing dependencies for pip

여기 link로 가시면 browser에서 download 받으실 수 있습니다.

그리고 나서 pip install 을 실행하시면 됩니다.

(tensorflow)~/tensorflow $pip install ~/Downloads/pip-8.1.2.tar.gz

또는 proxy 설정을 통해서 진행할 수 있는데요.

~/tensorflow $ pip install --upgrade pip --proxy http://<프록시 서버주소> --trusted-host pypi.python.org

이렇게 해도 될것으로 예상 됩니다.

~/tensorflow $ pip3 install --upgrade tensorflow --proxy http://<프록시 서버주소> --trusted-host pypi.python.org

이렇게 해서 tensorflow upgrade는  성공 했으니까요.

Trouble shooting #2

Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'SSLError(SSLError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:600)'),)': /simple/tensorflow/

=>

~/tensorflow $ pip install --upgrade pip  --cert 서티 파일 --proxy http://<프록시 서버주소> --trusted-host pypi.python.org

ex)

pip install <library_name> --trusted-host=pypi.org --trusted-host=pypi.python.org --trusted-host=files.pythonhosted.org --proxy=http://[proxy]

사용법

python3 -m venv <DIR> source <DIR>/bin/activate

activation 방법

...:~ $ source ~/tensorflow/bin/activa

(tensorflow)...:~ $

deactivation 방법

(tensorflow)...:~ $ deactivate

...:~ $

python 3.8 ubuntu에 설치하기

https://linuxize.com/post/how-to-install-python-3-8-on-ubuntu-18-04/