아나콘다 유용한 명령어 모음

아나콘다를 이용한 딥러닝 개발환경 만드는 방법은 이전 글들을 참고하세요.

 

2020/09/02 - [머신러닝,딥러닝] - 아나콘다 가상환경을 이용해 딥러닝 개발 환경 만들기 (CPU용)

2020/10/05 - [머신러닝,딥러닝] - 아나콘다 가상환경을 이용해 딥러닝 개발 환경 만들기 (GPU용)

 

오늘은 아나콘다를 사용하면서 유용하게 썼던 명령어들을 정리해보려고 합니다.

이 설명은 window 환경 기준이고 ubuntu일 경우 조금 다를 수 있습니다.
(앞에 source 명령어를 넣어줘야 하는 등 아주 조금의 차이가 있습니다.)

 

윈도우 가정으로 Anaconda prompt를 실행 시켜서 명령어들을 입력해줍니다.
(관리자 권행으로 실행하는 것을 추천드립니다)

 

1. 가상환경 생성 및 활성화

- 원하는 파이썬 버전과 함께 가상환경 생성 (`-n` 다음에 만들기 원하는 환경 이름 설정)

conda create -n 가상환경이름 python=3.5

- Tensorflow-gpu와 함께 가상환경 생성 (CUDA 툴킷과 cuDNN도 자동으로 설치됨)

conda create -n 가상환경이름 tensorflow-gpu

- 가상환경 활성화

activate 가상환경이름

- 가상환경 비활성화 (base로 돌아가기)

deactivate

 

2. 가상환경 목록 조회

conda env list

 

3. 가상환경 삭제

 conda env remove -n 가상환경이름

 

4. 가상환경에 필요한 라이브러리 다운 받기 및 관리

- 해당 라이브러리와 그 외 필요한 다른 바이너리 파일들도 함께 설치 및 빌드

conda install 패키지이름

conda install 패키지이름==버전

- 해당 라이브러리 설치

pip install 패키지이름

pip install 패키지이름==버전

 

conda로 설치해야하나 pip로 설치해야하나 크게 고민하실 필요는 없습니다 (저는 보통 pip로 설치합니다). 간단하게만 말하자면 pip는 python 패키지를 다룰 수 있습니다. conda는 python 패키지 및 python 패키지가 아닌 것들도 모두 처리할 수 있습니다. 둘 다 모두 현재 가상환경에 패키지를 설치한다는 것은 동일합니다. 다만 conda는 python 패키지 및 python 패키지의 외부 라이브러리 종속성을 처리합니다. conda가 종속성도 처리하기 때문에  `conda`로 설치하는 것이 좋다는 사람도 있습니다. 하지만 conda에서 관리하고 있지 않은 패키지도 있어서 그런 경우엔 pip로 설치해줘야 합니다. 자세한 차이점은 아래 링크를 참고하세요.

www.anaconda.com/blog/understanding-conda-and-pip

Anaconda | Understanding Conda and Pip

- 라이브러리 업데이트

pip install 패키지이름 --upgrade

- 라이브러리 삭제

pip uninstall 패키지이름

- 설치된 라이브러리 조회

pip list

conda list

 

5. 현재 가상환경을 파일로 저장 및 사용

- 가상환경 파일로 내보내기

conda env export > environment.yml

해당 파일이 저장되길 원하는 위치로 `cd` 명령어를 통해 이동시킨 다음에 위에 명령어를 실행하면 environment.yml 파일이 생성된 것을 볼 수 있습니다.

 

- 가상환경 파일을 이용해 가상환경 생성

 conda env create -f environment.yml

다른 사람이 공유한 가상환경 파일을 통해 위 명령어로 똑같은 가상환경을 만들 수 있습니다.

 

- pip로 설치된 패키지 정보만 파일로 내보내기

pip freeze > requirements.txt

가상환경 자체에 대한 정보가 아닌 설치된 패키지 정보만을 파일로 내보내는 명령어입니다.

 

- 패키지 정보 파일을 이용해 패키지 설치

pip install -r requirements.txt

공유된 패키지 정보를 이용해 위 명령어로 패키지를 설치할 수 있습니다.

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도움 되셨길 바랍니다. 감사합니다.