Tensorflow in Pycharm 그리고 Google Colab

인터프리터 활용을 위해 Pycharm을 설치했다. 

대표적인 Python 인터프리터인 Pycharm

Pycharm은 구글에서 Pycharm 을 검색한 후, 무료 버전을 설치하면 된다.

오픈 소스인 Community 버전을 설치하자

설치 후 , Create Project를 하면, 인터프리터를 설정하는 부분이 나오는데, Conda 에 설치되어 있는 Python tensorflow 버전으로 설정해주면 된다.

previously configured interpreter -> python 3.9 (tensorflow) 선택

Project 를 만들고, 'File -> New -> Python File' 을 입력해서 새로운 파일을 만든 후, tensorflow 가 잘 실행되는지 확인해보았다. prompt에서 입력했던 내용을 똑같이 입력해보았는데,

import tensorflow as tf

node1 = tf.constant(3.0, dtype = tf.float32)
node2 = tf.constant(5.0)

tf.print(node1, node2)

가슴 아픈 오류인 줄 알았다

이런 오류처럼 보이는 메시지가 발생했다. (실제로 값은 출력되었다.)

구글링을 해보니, 간단한 해결책이 있었다.

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

코드를 맨 윗줄에 추가해주면 해결되었다. 

warning , error 등 로그를 출력하지 않는 옵션이라고 한다. 

여기까지가 tensorflow를 pycharm에서 사용하기 위한 기본 세팅을 했다고 보면 된다.

다음 포스팅에서 tensorflow를 통한 머신러닝을 본격적으로 들어가보겠다. 

 

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까지가 원래 계획이었는데 생각해보니, 굳이 로컬에서 깔지 않고도 쉽고 빠르게 tensorflow 를 사용할 수 있다는 방법이 있다는 것을 까먹고 있었다. 

Google 에서 개발한 Jupyter Notebook인 Google Colab

구글 Colab은 애초에 Tensorflow 등 다양한 패키지가 설치되어 있기 때문에 import 만 해주면 된다.

또, Jupyter 형식으로 작성할 수 있어, 데이터 분석 등의 작업에 편리함을 제공한다.

구글 계정만 있으면 얼마든지 사용할 수 있고, 내 데스크탑이 아니더라도 구글 계정으로 로그인만 하면 사용할 수 있다.

편안