다시하는 블로그

컴퓨터로 작업을 하다보면 꼬이는 경우가 되려 있다

작업중 일이 꼬이면 꼬인곳을 찾기 보다는 날리고 새로 하는 경우가 빠른 경우가 있는데 

꼬일때 마다 포맷등으로 환경을 새로 설치하는 것은 귀찮고 힘들기 때문에 가상환경으로 세팅을 해서 작업을 하곤 한다

가상환경에서 작업을 한다면 mac이던 linux건 windows건 코드 레벨 단에서는 거의 다를게 없이 작업이 가능하기 때문에

갑자기 있을 상사의 업무를 카페에서 우아하게 처리할 수 있다(휴대폰으로도 가능하다 개같은거)

일단 파이썬 초보자를 위한 강좌이기 때문에 파이썬 기준으로 진행하겠다

내가 사용하기 편한 Anaconda 로 진행을 할 예정이다

일단 Anaconda를 설치해보자

아나콘다 다운로드 로 이동하여 다운로드 가능하다

버전에 맞는 것을 다운로드 해서 사용하면 된다

Next만 클릭해서 설치하면 된다

설치 폴더는 Windows => C:\ProgramData\Anaconda3

                   Ubuntu   => /home/user/anaconda3

                   Mac.        => /Users/userpath/opt/anaconda3

에 설치가 된다

Windows 기준

설치된 Anaconda를 실행해 보자

시작 버튼을 눌러서 Anaconda navigator를 찾아서 실행하자

여기서 사용할것은 Jupyter notebook과 VS code 정도를 사용할 예정이다

Launch를 누르면 실행되고 VS code에서 install을 하면 설치가 진행되면 설치가 완료 되면 Launch 할 수 있다

운영체제와 무관하게 진행이 가능합니다(맥으로 진행하였고 혹시 다른 운영체제와 다른 부분이 있으면 내용을 추가할 예정입니다)

Python 은 설치를 할 수 있다고 생각하고 진행(3.x 이상 버전으로 진행합니다)

혹시 위에 내용이 이해 안되시면 해당링크를 따라해주세요 기초 파이썬 프로그래밍

필요한 패키지를 설치해 줍니다

pip install numpy scipy matplotlib ipython scikit-learn pandas pillow imageio jupyter

설치가 완료 되었다면 작업할 폴더로 이동하여 jupyter notebook을 실행해 줍니다

workspace에서 실행해도 되고 jupyter notebook /workspace/ 로 실행하셔도 됩니다

탐색기처럼 사용이 가능하며 오른쪽 위에 New를 클릭하여 코드를 저장할 폴더를 만들어 주고 클릭하여 안으로 들어 갑니다

폴더를 새로 만들면 Untitled Folder 로 생성이 되는데 왼쪽 체크 박스를 클릭후 이름을 바꿔 줄수 있습니다

기계학습을 공부할것이니 간단하게 ml로 하겠습니다

폴더로 들어온 이후 오른쪽 위에 New를 클릭하여 Python3 파일을 생성합니다

코드는 In [] : 뒤에 있는 박스에 작성하면 됩니다 가장 기초적인 hello something을 해보겠습니다

코드를 작성후 Run을 클릭하면 실행이 가능합니다

작업에 들어 가기전 세팅을 해봤습니다

간단한 파이썬 문법이나 함수등을 머신러닝 코드를 진행하면서 함께 설명하면서 진행할 예정입니다

GCP에서도 jupyter-notebook을 만들어 로컬에서 사용하는 거처럼 구동을 할 수가 있습니다

일단 gcp가 instance 가 생성되어저 있다는 가정에 하에 이야기를 진행해보도록 하겠습니다

정말 간단하게 사용이 가능하다

일단 구글 클라우드에 접속해서 jupyter-notebook을 설치해준다

 설치를 마쳤다면 Jupyter notebook config 파일을 생성해보자

$jupyter notebook --generate-config

를 하면 config 파일이 생성이 된다

생성된 위치는

~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

라는 python 파일이 하나 생성이 된다

생성된 파일을 vim을 통해 열어 준다

아마 파일을 열면 위에 하얀색 글씨를 제외한 파랑색 글씨만 남아 있을 것이다

그러면 하얀색 글씨를 추가해서 config 를 작성 해준다

c = get_config()  

c.IPKernelApp.pylab = 'inline'  

c.NotebookApp.open_browser = False  

c.NotebookApp.token = '' <<- ' 2개 이다

위 내용을 추가해 주고 저장 후 종료를 한다

종료후 ssh 접속을 종료후

$ssh -i <RSA-key> -L <any port number>:localhost:8888 <ID>@<instance-ExternelIP>

예를 들어 $ssh -i ~/.ssh/key -L 1234:localhost:8888 googleID@123.123.123.123 처럼 ssh 접속을 하면 된다

접속 후  jupyter notebook을 실행하면 된다

$jupyter notebook

으로 실행하면 된다

localhost:1234

실행후 인터넷 브라우저 상에서 localhost:<portnum>

으로 접속하면 끝이 난다

만약 python 2.x로 한다면 jupyter notebook의 설치를 pip로 해주면 된다