[모듈 2-1] Jupyter Notebook 파이썬 가상환경 구축

 

1. 아나콘다 다운로드

www.anaconda.com/products/individual

Anaconda | Individual Edition

 

 

아나콘다 설치시 주의사항

 

 

 

2. visual Studio 패키지 설치

 

 

support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

https://support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

 

 

 

3. 가상환경 만들기

 

 

 

4. testAI 라는 가상환경에서 각종 파이선 라이브러리(pip, tensorflow, opencv, pyserial 등) 설치하기

 

 

- 주피터 노트북 실행

 

 

 

5. jupyter notebook 에서 파이썬 라이브러리 설치 확인

 

 

6. 기본 동작 코드 확인

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
layers = tf.keras.layers
import numpy as np
print(tf.__version__)

### 1. 텐서플로우 데이터 셋에서 mnist 패션 데이터 받아오기
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

### 2. 데이터 스케일링
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0


### 3. 데이터 그리기
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress',
'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25) :
    plt.subplot(5, 5, i + 1)
    plt.xticks([ ])
    plt.yticks([ ])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[y_train[i]])
plt.show()

 

- 결과 확인 및 코드 분석