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pip를 사용하여 TensorFlow 설치

TensorFlow 2 패키지 사용 가능

  • tensorflow - CPU와 GPU 지원이 포함된 안정적인 최신 출시(Ubuntu 및 Windows)
  • tf-nightly - 미리보기 빌드(불안정). Ubuntu 및 Windows에는 GPU 지원이 포함되어 있습니다.

이전 버전의 TensorFlow

TensorFlow 1.x의 경우 CPU와 GPU 패키지는 다음과 같이 구분됩니다.

  • tensorflow==1.15 - CPU 전용 출시
  • tensorflow-gpu==1.15 - GPU 지원이 포함된 출시(Ubuntu 및 Windows)

시스템 요구사항

하드웨어 요구사항

  • TensorFlow 1.6부터 바이너리는 이전 CPU에서 실행되지 않을 수 있는 AVX 명령어를 사용합니다.
  • GPU 지원 가이드에 따라 Ubuntu 또는 Windows에서 CUDA® 사용 GPU 카드를 설정합니다.

1. 시스템에 Python 개발 환경 설치

Python 환경이 이미 구성되었는지 확인합니다.

python3 --version
pip3 --version

이 패키지가 이미 설치된 경우 다음 단계로 건너뜁니다.
설치되지 않았으면 Python, pip 패키지 관리자venv를 설치합니다.

Ubuntu

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

macOS

Homebrew 패키지 관리자를 사용하여 설치합니다.

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"
# if you are on macOS 10.12 (Sierra) use `export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"`
brew update
brew install python  # Python 3

Windows

Visual Studio 2015, 2017 및 2019용 Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지를 설치합니다. TensorFlow 2.1.0 버전부터 msvcp140_1.dll 파일이 이 패키지에 필요합니다(이전 재배포 가능 패키지에서는 제공되지 않을 수 있음). 재배포 가능 패키지는 Visual Studio 2019와 함께 제공되지만 별도로 설치할 수 있습니다.

  1. Microsoft Visual C++ 다운로드로 이동합니다.
  2. Visual Studio 2015, 2017 및 2019 섹션까지 페이지를 아래로 스크롤합니다.
  3. Visual Studio 2015, 2017 및 2019용 Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지를 플랫폼에 다운로드하여 설치합니다.

Windows에서 긴 경로가 사용 설정되었는지 확인합니다.

64비트 Windows용 Python 3 출시를 설치합니다(선택적 기능으로 pip 선택).

Raspberry Pi

Raspbian 운영체제 요구사항:

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv
sudo apt install libatlas-base-dev        # required for numpy

기타

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py

Python 가상 환경은 패키지 설치를 시스템으로부터 분리하는 데 사용됩니다.

Ubuntu/macOS

Python 인터프리터를 선택하고 저장할 ./venv 디렉터리를 만들어 새로운 가상 환경을 만듭니다.

python3 -m venv --system-site-packages ./venv

셸 특정 명령어를 사용하여 가상 환경을 활성화합니다.

source ./venv/bin/activate  # sh, bash, or zsh
. ./venv/bin/activate.fish  # fish
source ./venv/bin/activate.csh  # csh or tcsh

가상 환경이 활성화되면 셸 프롬프트가 (venv)로 시작합니다.

호스트 시스템 설정에 영향을 주지 않고 가상 환경 내에 패키지를 설치합니다. pip 업그레이드로 시작합니다.

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

가상 환경을 나중에 종료하려면 다음 단계를 따르세요.

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Windows

Python 인터프리터를 선택하고 저장할 .\venv 디렉터리를 만들어 새로운 가상 환경을 만듭니다.

python -m venv --system-site-packages .\venv

가상 환경을 활성화합니다.

.\venv\Scripts\activate

호스트 시스템 설정에 영향을 주지 않고 가상 환경 내에 패키지를 설치합니다. pip 업그레이드로 시작합니다.

pip install --upgrade pip

pip list  # show packages installed within the virtual environment

가상 환경을 나중에 종료하려면 다음 단계를 따르세요.

deactivate  # don't exit until you're done using TensorFlow

Conda

TensorFlow에서 제공하는 pip 패키지가 권장되지만 커뮤니티에서 지원하는 Anaconda 패키지도 사용할 수 있습니다. 설치하려면 Anaconda TensorFlow 가이드를 참고하세요.

3. TensorFlow pip 패키지 설치

다음 TensorFlow 패키지 중 하나를 선택하여 PyPI에서 설치합니다.

  • tensorflow - CPU와 GPU 지원이 포함된 안정적인 최신 출시(Ubuntu 및 Windows)
  • tf-nightly - 미리보기 빌드(불안정). Ubuntu 및 Windows에는 GPU 지원이 포함되어 있습니다.
  • tensorflow==1.15 - TensorFlow 1.x의 최종 버전

가상 환경 설치

pip install --upgrade tensorflow

설치를 확인합니다.

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

시스템 설치

pip3 install --user --upgrade tensorflow  # install in $HOME

설치를 확인합니다.

python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

패키지 위치

몇 가지 설치 메커니즘을 사용하려면 TensorFlow Python 패키지의 URL이 필요합니다. Python 버전에 따라 지정하는 값이 달라집니다.

버전URL
Linux
Python 3.5 GPU 지원 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp35-cp35m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.5 CPU만 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp35-cp35m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.6 GPU 지원 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.6 CPU만 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7 GPU 지원 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.7 CPU만 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8 GPU 지원 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
Python 3.8 CPU만 https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
macOS(CPU만)
Python 3.5 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.whl
Python 3.6 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64.whl
Python 3.7 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl
Python 3.8 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-2.3.0-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl
Windows
Python 3.5 GPU 지원 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Python 3.5 CPU만 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Python 3.6 GPU 지원 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.6 CPU만 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Python 3.7 GPU 지원 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.7 CPU만 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Python 3.8 GPU 지원 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Python 3.8 CPU만 https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
Raspberry PI(CPU만)
Python 3, Pi0 또는 Pi1 https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0-cp35-none-linux_armv6l.whl
Python 3, Pi2 또는 Pi3 https://storage.googleapis.com/tensorflow/raspberrypi/tensorflow-2.3.0-cp35-none-linux_armv7l.whl