윈도우 10 텐서플로우 환경 구성 - PyCharm 연동

PyCharm 설치 및 연동

윈도우에서 파이썬을 이용하여 무언가를 개발할 때 사용하는 에디터 중 하나가 바로 PyCharm이다. 텐서플로우도 파이썬 기반이기 때문에 PyCharm을 이용할 수 있다. 다음 링크에서 PyCharm을 받을 수 있는데 파이썬 개발을 위해서는 Community(무료) 버전을 사용해도 된다.

PyCharm 설치 후 초기화면은 위 사진과 같다. "Create New Project"를 눌러 텐서플로우 실습을 위한 새로운 프로젝트를 생성한다.

프로젝트 이름은 기본적으로 "untitled"이며, 생성 위치는 PyCharm이 설치 된 디렉토리에 생성 된다. 그리고 중요한게 인터프리터 인데 위 사진을 보면 기존에 블로그 주인장 환경에 설치되어 있던 Python2.7과 아나콘다 설치 시 자동으로 설치 된 python(3.6)이 잡힌다. 그러나 이전에 설명한 것처럼 텐서플로우는 Python3.5을 지원하기 때문에 아나콘다 가상 환경에서 생성했든 tf 환경을 이용할 것이다. 이를 위해 인터프린터 우측의 톱니바퀴 - "Add Local"를 클릭한다.

위 사진과 같이 아나콘다의 tf 가상환경의 파이썬을 선택한다.

프로젝트 이름을 주인장은 tf_cpu로 바꾸었으며 tf 가상환경의 파이썬을 인터프리터로 지정하면 패키지 로딩 시간이 약간 지난 후 위 사진과 같이 프로젝트 위치와 인터프리가 세팅 된다.

PyCharm 테스트

PyCharm에서 생성 된 tf_cpu 프로젝트에 새 파일(tf_test.py)을 추가하여 다음과 같은 코드를 작성한다.

import tensorflow as tf

hi = tf.constant("Hello, TensorFlow!!")
sess = tf.Session()

print(sess.run(hi))
print(str(sess.run(hi),encoding='utf-8'))

"print(sess.run(hi))"처럼 출력하면 인코딩 문제로 인해 출력 결과 앞에 b가 붙게 된다. 좀 더 깔끔하게 보려면 utf-8로 인코딩을 해주면 된다. 그리고 빨간색으로 어떤 오류가 보여지는데 이는 이전 포스팅에서 보았던 속도 관련 오류이다. 직접 컴파일 하지 않았으니 제대로 된 성능이 나올 수 없다는 것인데 일단 실행 결과에 저런 오류가 찍히는 것이 영 깔끔하지 못하기 때문에 텐서플로우의 로그를 소스 코드 2줄을 추가하여 숨길 수 있다.

# hide tensor log
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

import tensorflow as tf

hi = tf.constant("Hello, TensorFlow!!")
sess = tf.Session()

print(sess.run(hi))
print(str(sess.run(hi),encoding='utf-8'))