MacBook Pro 13 (2019) 구입함 ㅎㅎ
사실 내 iPhone과 iPad와 요 MacBook을 어떻게 효율적으로 동기화를 해야할 것인가에 대해 고민을 하는게 중요한 일이긴 하지만...
먼저 Anaconda 공식 홈페이지에서 적당한 Python 버전을 선택해서 다운로드 받음.
난 당연히 Python 3.
그리고 살짝 보니까 macOS는 보통 기본적으로 Python 2.7이 설치 되어있더라.
뭐 큰 변경 사항 없이 .pkg 파일 더블 클릭 하면 알아서 쭉 쭉 설치가 될 것이다.
자, 그럼 제일 중요한 가상 환경은 어떻게 만드는 것인가..
맥을 본격적으로 접한 지 만 하루도 되지 않았지만 열심히 검색한 결과를 적어본다.
테디노트 블로그랑 Data Camp의 한 article이 큰 도움이 되었다.
일단 Anaconda 3 terminal이 어디있지!?
위에 보이는 바와 같이 오른쪽 윗 부분에 돋보기를 누르고 (Windows 10 작업표시줄에 돋보기나 검색창이랑 같은 역할인가 봄?) 'Terminal'을 치면 나옴.
오..
이 창이 뜨자마자 이제 뭔가 조금 마음이 편해진다.
지금까지 Ubuntu랑 Windows에서 해왔던 것 처럼 'conda' 명령어로 가상 환경을 동일한 방식으로 만들 수 있을 것 같은 느낌.
어 잠깐만, 앞에 (base)가 붙은 것을 보니 이미 by default로 Anaconda 기본 환경이 activate 되어있다는 뜻인가??
그러함.
지금 뭔가 실시간으로 해보면서 글 작성 중인데 Ubuntu랑 흡사한 화면들을 보니 굉장히 반갑다!
(Ubuntu 0.0000000000001%도 다 못 써봤을 것 같은데 내가 아주 유난임 ㅋㅋ)
후. Mac이랑 좀 친해지기 위해서 샀는데, 아직도 사용하는 데에 있어 많은 애를 먹고 있다...
사실 내 iPhone과 iPad와 요 MacBook을 어떻게 효율적으로 동기화를 해야할 것인가에 대해 고민을 하는게 중요한 일이긴 하지만...
그 보다는 내 일을 위해 Anaconda 3과 Visual Studio Code를 성공적으로 setup 하는 것이 먼저인듯 싶다.
(아 아직도 한/영 키랑 Home, End 키가 어색하다 ㅜ)
(아 아직도 한/영 키랑 Home, End 키가 어색하다 ㅜ)
1. Anaconda 3 설치 + 가상 환경 만들기
2. Visual Studio Code 설치 + C, Python 개발 환경 만들기
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1. Anaconda 3 설치 + 가상 환경 만들기
먼저 Anaconda 공식 홈페이지에서 적당한 Python 버전을 선택해서 다운로드 받음.
난 당연히 Python 3.
그리고 살짝 보니까 macOS는 보통 기본적으로 Python 2.7이 설치 되어있더라.
뭐 큰 변경 사항 없이 .pkg 파일 더블 클릭 하면 알아서 쭉 쭉 설치가 될 것이다.
자, 그럼 제일 중요한 가상 환경은 어떻게 만드는 것인가..
맥을 본격적으로 접한 지 만 하루도 되지 않았지만 열심히 검색한 결과를 적어본다.
테디노트 블로그랑 Data Camp의 한 article이 큰 도움이 되었다.
일단 Anaconda 3 terminal이 어디있지!?
위에 보이는 바와 같이 오른쪽 윗 부분에 돋보기를 누르고 (Windows 10 작업표시줄에 돋보기나 검색창이랑 같은 역할인가 봄?) 'Terminal'을 치면 나옴.
오..
이 창이 뜨자마자 이제 뭔가 조금 마음이 편해진다.
지금까지 Ubuntu랑 Windows에서 해왔던 것 처럼 'conda' 명령어로 가상 환경을 동일한 방식으로 만들 수 있을 것 같은 느낌.
어 잠깐만, 앞에 (base)가 붙은 것을 보니 이미 by default로 Anaconda 기본 환경이 activate 되어있다는 뜻인가??
그러함.
지금 뭔가 실시간으로 해보면서 글 작성 중인데 Ubuntu랑 흡사한 화면들을 보니 굉장히 반갑다!
(Ubuntu 0.0000000000001%도 다 못 써봤을 것 같은데 내가 아주 유난임 ㅋㅋ)
만약 default로 되어 Anaconda 기본 환경이 activate 되어 있지 않다면 다음의 명령어를 입력하여야 한다.
> source /opt/anaconda3/bin/activate
> conda init zsh
아무튼 갑자기 용기를 얻었으니 지금까지 지겹도록, 여러 차례 적었던 다음의 command line을 통해 가상 환경을 스스로 만들어 보겠다.
> conda create -n tf_cpu python=3.7 anaconda
> conda activate tf_cpu
> pip install --ignore-installed --upgrade pip
> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
설치 중간에 gcc 컴파일러에 관한 command line을 위해서는 "command line developer tool"이 필요하다는 명령어가 나옴.
뭔지 정확히 모르겠지만 일단 설치하자.
마지막으로 설치한 Tensorflow가 잘 돌아가는지 확인하는 command line
> python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
일단 잘 돌아가는 것 같다.
후에 Visual Studio Code에서도 한번 더 확인해 봐야겠지만.
설치 과정에서 특별히 신경 쓸 부분은 없을듯
어 그런데...
얘는 또 신기한게 다운 받자마자 Visual Studio Code 그 자체가 되어버림(?)
딱히 설치 과정이 없다는 것(?)
이상해서 블로그 들을 열심히 뒤져보니... 그냥 자연스러운 것 같다(?)
??????????
ㅋㅋ..
여튼 그냥 Application 폴더에 집어 넣으란다..
이 정도면 정말 간단하게 완료 된듯
자 다음으로 C 환경을 만들어보자.
"LAB OF DAEGON" 블로그를 확인한 결과 macOS도 Unix 기반이기 때문인지 기존에 Ubuntu 18.04-LTS에서 진행한 세팅 그대로 하면 된다고 한다.
task.json을 만드는 것은 위 메뉴에서 "Terminal" → "Configure Default Build Task..."를 누르면 된다.
생성된 task.json에는 이전 Ubuntu에서 Visual Studio Code 세팅한 방법을 참고하면 됨.
그럼 이제 예제 코드를 돌려볼까?
굳굳.
Debugging도 마찬가지로 전에 방법 그대로 사용하면 잘 됨.
다음으로 Python!
Python은 inpterpreter 설정만 해주면 되는데, 이를 위해 단축키 "command" → "shift" → "p"를 사용하여 "Python: Selecte Interpreter"를 눌러준다.
그 후 우리가 만든 "tf_cpu" 가상 환경을 선택해서 잘 돌아가는지 확인해보자.
끝!
아무튼 갑자기 용기를 얻었으니 지금까지 지겹도록, 여러 차례 적었던 다음의 command line을 통해 가상 환경을 스스로 만들어 보겠다.
> conda create -n tf_cpu python=3.7 anaconda
> conda activate tf_cpu
> pip install --ignore-installed --upgrade pip
> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
설치 중간에 gcc 컴파일러에 관한 command line을 위해서는 "command line developer tool"이 필요하다는 명령어가 나옴.
뭔지 정확히 모르겠지만 일단 설치하자.
마지막으로 설치한 Tensorflow가 잘 돌아가는지 확인하는 command line
> python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
일단 잘 돌아가는 것 같다.
후에 Visual Studio Code에서도 한번 더 확인해 봐야겠지만.
2. Visual Studio Code 설치 + C, Python 개발 환경 만들기
우선 공홈에서 다운로드 받고 설치하자.설치 과정에서 특별히 신경 쓸 부분은 없을듯
어 그런데...
얘는 또 신기한게 다운 받자마자 Visual Studio Code 그 자체가 되어버림(?)
딱히 설치 과정이 없다는 것(?)
이상해서 블로그 들을 열심히 뒤져보니... 그냥 자연스러운 것 같다(?)
??????????
ㅋㅋ..
여튼 그냥 Application 폴더에 집어 넣으란다..
이 정도면 정말 간단하게 완료 된듯
자 다음으로 C 환경을 만들어보자.
"LAB OF DAEGON" 블로그를 확인한 결과 macOS도 Unix 기반이기 때문인지 기존에 Ubuntu 18.04-LTS에서 진행한 세팅 그대로 하면 된다고 한다.
task.json을 만드는 것은 위 메뉴에서 "Terminal" → "Configure Default Build Task..."를 누르면 된다.
생성된 task.json에는 이전 Ubuntu에서 Visual Studio Code 세팅한 방법을 참고하면 됨.
그럼 이제 예제 코드를 돌려볼까?
굳굳.
Debugging도 마찬가지로 전에 방법 그대로 사용하면 잘 됨.
다음으로 Python!
Python은 inpterpreter 설정만 해주면 되는데, 이를 위해 단축키 "command" → "shift" → "p"를 사용하여 "Python: Selecte Interpreter"를 눌러준다.
그 후 우리가 만든 "tf_cpu" 가상 환경을 선택해서 잘 돌아가는지 확인해보자.
끝!
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