안녕하세요? 착한이입니다.
Deep Learning 에서 개발 환경 구축하고 가상 환경 관리할 때,
주로 Anaconda를 이용하게 됩니다.
지난 Deep Learning 강좌에서 Anaconda에 설치에 대해 알아 보았습니다.
Windows에서 Deep Learning(Machine Learning) 개발 환경 구축하기 - 2 :
강좌를 보시고 Python 버전과 OS에 따라 지원되는 패키지 정보를 확인할 수 있는지 문의 주셔서
질문에 대한 답변을 정리해서 올립니다.
Anaconda를 이용하면 Deep Learning에 필요한 패키지(라이브러리)를 쉽게 설치할 수 있습니다.
다음 명령어로 패키지 설치가 가능합니다.
conda install 패키지명
그러나 항상 최신 버전의 패키지를 지원하는 것은 아닙니다.
그리고 Python 버전에 따라, OS에 따라서 지원되는 패키지가 다릅니다.
예를 들어, OpenCV 4 버전을 사용하고자 하면 Python 3.8 버전이상을 사용해야 합니다.
Anaconda 가상 환경 생성 시, Python 버전을 3.8 이상으로 해 주셔야 합니다.
Anaconda의 Document 사이트를 참고해서 상황에 맞게 선택해야 합니다.
다음은 Anaconda Individual 버전의 패키지 리스트를 보여 주는 메인 사이트입니다.
Python 3.7 ~ Python 3.9 버전과 OS 별로 지원되는 패키지 리스트를 확인할 수 있습니다.
Windows와 Linux 를 지원하고 ARM CPU도 지원합니다.
아쉽게도 Windows on ARM은 아직 없는 듯 합니다.
리스트에서 "64bit Windows, Py3.8" 를 클릭하면,
Windows 64bit, Python 3.8 에서 지원하는 패키지 리스트를 확인 할 수 있습니다.
리스트를 보면 다음과 같이 OpenCV 4.0.1 버전을 지원합니다.
Tensorflow는 2.6.0 버전을 지원합니다.
그리고 메인 리스트에서 "64bit Windows, Py3.9" 를 클릭하면,
Windows 64bit, Python 3.9 에서 지원하는 패키지 리스트를 확인 할 수 있습니다.
리스트를 보면 OpenCV는 없으며, Tensorflow는 2.6.0 버전을 지원합니다.
리스트에 없는 경우, conda 가 아닌 pip로 opencv를 설치해서 사용할 수 있습니다.
수시로 업데이트 되므로 개발 환경에 맞는 패키지 리스트를 확인하시길 바랍니다.
개발 환경 구축 전에 꼭 패지키 지원 여부를 확인하시길 바랍니다.
패키지를 설치 하신 후에는 다음 명령어로 설치 정보를 확인하는 것도 잊지 마세요.
conda list
그럼 즐거운 개발 하시길 바랍니다.
다음 강좌에서 뵙겠습니다. -------------------------------------------------------- 유튜브 채널 방문과 구독 신청 부탁 드립니다.
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