Anaconda 설치, 명령어 정리, 커널 설정 방법 (내부망 설치)

사내망에서 아나콘다를 사용하려고 하는데 어려움이 한두 가지가 아니다. 인터넷이 연결되어 있는 환경에서는 명령어 몇 줄만 치면 해결되는 문제들이 내부망에서는 해결이 안 된다. 하지만 어찌어찌 해결은 하여 마침내 내부망에서 내부 데이터를 이용하여 딥러닝을 활용할 수 있게 되었다.

 

아래는 거쳐온 과정들을 정리한것이다.

 

1. Anaconda 설치 및 가상 환경 세팅

 

- https://www.anaconda.com/ 설치는 그냥 여기서 파일을 다운로드하여서 하면 된다. 

 

- 가상 환경 생성(python 3.7 설치)

create conda -n test_env python=3.7

- 가상 환경 활성화

conda activate test_env

- 필요 패키지 다운 ( python 3.7에서 텐서 플로를 버전 명시를 하지 않고 설치를 하였더니 1.14 버전이 설치가 되어서 버전을 명시해 주었다.)

conda install -y tensorflow=2.6

- 그 외 필요 패키지도 설치해주었다.

conda install -y -c conda-forge selenium beautifulsoup4 scikit-learn imbalanced-learn

- ipykernel 설치 ( jupyter notebook에서 해당 가상 환경이 사용하는 커널로 변경하기 위해 해당 패키지가 필요하다)

conda install -y ipykernel

 

2. Anaconda 가상환경 압축 및 파일 업로드

- conda deactivate 명령어를 이용하여 가상 환경에서 나간 후 가상 환경이 저장되어있는 경로로 이동한다.

cd Anaconda3\envs

- 해당 경로에서 방금 설정한 가상 환경을 압축하여 준다

tar cfz test_env.tar.gz test_env

- 됐다. 이제 해당 압축 파일을 옮기고자 하는 내부망 pc로 옮긴 후 압축을 해제만 해주면 된다.

tar xvf test.tar.gz

- 내부망 pc에서 conda activate를 실시하였을 때 정상적으로 (test_env)가 표시된다면 이상이 없는 것이다.

 

3. 커널 환경 설정

 

- jupyter notebook으로 해당 가상 환경에 설치된 패키지를 이용할 수 있으나 커널에서 해당 가상 환경을 추가해줘야 한다.

ipython kernel install --user --name=test_env

- 그 외에서도 jupyter notebook에서 설치한 conda 가상 환경을 세팅할 수 있게 하는 여러 가지 방법이 있다

https://towardsdatascience.com/get-your-conda-environment-to-show-in-jupyter-notebooks-the-eas y-way-17010b76e874

Get your conda environment to show in Jupyter Notebooks — the “easy way”

https://medium.com/@nrk25693/how-to-add-your-conda-environment-to-your-jupyter-notebook-in-j ust-4-steps-abeab8b8d084