1. Introduction to Deep Learning / L3. Anaconda - Introduction

Anaconda

 - 타인과 같이 협업하여 일을 하다보면 각기 다른 버전의 작업환경을 요구받는 경우가 생기게되고, 

 - 이 때마다 내 환경을 재 설치해야 할지도 모르는 상황을 마주하게되는데, 

 - 이 문제를 해결하기위해 우리는 '가상환경' 이라는걸 사용한다.

 - 이 가상환경에 해당하는 것이 virtualenv 같은것인데, 라이브러리로 관리된다.

 - virtual environment는 각기 다른 프로젝트마다 사용할 라이브러리를 분리시켜주기 떄문에 충돌을 피할 수 있다.

 - Anaconda는 data science에 두각을 나타내는데, 

 - Conda 라는 패키지와 environment manager를 사용할 수 있게 한다.

 - 보통 매번 프로젝트를 새로 시작(생성)할 때마다 새로운 environment를 생성한다.

 - 이렇게해서 필요한 패키지버전을 따로 분리해서 관리 또는 유지가 가능하기 때문

 - 예를들어 새로운 파이썬3 프로젝트를 생성하려면 그에 맞는 환경을 새로 생성해줘야한다.

 

# 최초 가상환경 생성하는 명령어

#> conda create -n tea_facts python=3

// tea_facts라는 이름의 환경(env) 생성. 파이썬 버전은 3

그럼이제 생성된 가상환경으로 들어갈 수 있다. 

# 가상환경을 들어가는 명령어

이렇게 하면 가상환경으로 들어온것을 확인할 수 있다.

# 프롬프트의 맨 앞에 우리가 생성하여 입력한 가상환경의 이름이 보인다.

#> conda list 를 입력하면 설치된 패키지들을 확인 할 수 있다.

그러면 이번엔 내가 이번에 진행할 프로젝트에 필요한 패키지를 설치해보도록 하자

t데이터를 사용하기위해 Numpy Panda 를, 그리고 시각화 하기위해 matplotlib를 설치해보자

그 뒤 notebooks를 설치 및 시작하여 코드를 입력해보자

# 이제 진행할 프로젝트에 필요한 셋팅이 끝났다.

이들은 다른 환경과 별개이기때문에 버전에 의한 충돌은 일어나지 않는다.