최근 머신러닝, 딥러닝의 인기가 높아지면서

tensorflow, keras, machine learing, deep learning 이라는 키워드로 검색을 하면 영어자료는 물론이고 한국어 자료도 요새는 많은 것 같다. 이번에 발생한 문제는 keras를 설치하면서 생겼던 문제인데. 2시간 가까이 걸쳐서 해결하였다.

Tensorflow-gpu

1달전 오래된 노트북을 대신할 고가의 사양을 지닌 노트북 한대와 gpu환경을 만들기 위한 OMEN accelerator와 Geforce 1080Ti 그래픽 카드를 구매하였다(하드웨어 설치방법은 여기를 클릭). 첫번째 목표는 gpu의 빠른 속도로 kaggle competition에 참가하고 싶었기 때문이다. 그리하여 gpu를 활용하여 tensorflow를 돌려야 하기에 Tensorflow-gpu를 설치하였다(설치링크). 영어로 되어있는 유투브이지만 동영상에서 거의 모든 정보를 보여주기때문에 이해하기 어렵지 않았다.

문제는 keras를 설치

1달전에 위 설치동영상을 보고 tensorflow-gpu 1.8 버전을 설치하였는데 keras를 설치하고 보니 1.1버전으로 설치되어있었다. 이 문제를 해결하려고 anaconda 가상환경을 몇번을 만들었다 지웠다했는지 모르겠다. 기억을 되짚어보니 내가 keras를 설치하기 위해 사용한 install 명령이 문제였다.

conda install keras

자세히 읽어보지 않고(참고한 사이트1) 저 명령으로 keras를 설치를 하니 anconda 환경에 바로 keras가 설치되면서 tensorflow 1.1버전이 설치되어버렸던것이었다. 그럼 이게 왜 문제가 되었냐.. 참고한 사이트1의 설치확인 코드를 실행시켜보니 error가 발생하였고 그것의 원인은 keras2.2와 tensorflow 1.1과 호환이 안된다는 것이었다.

명령어를 잘못사용한것이 문제라는 것을 알아내는 데 까지 2시간정도가 걸렸다. 콘솔에서 가상환경을 activate시킨 후 다음의 명령어를 사용하니 잘 설치가 되었다(참고한 사이트2).

pip install keras

그리고 참고한 사이트1의 코드를 실행시켜보니 콘솔에서는 정확하게 실행이 되었는데(갑자기 또 안되는 중) spyder와 jupyternotebook에서는 에러가 났다. 정말 싫다 에러...다시로 시작되는 여정이다.