TensorFlow에 이어 머신 러닝의 중요한 한 축을 담당하고 있는 PyTorch를 TensorFlow 와 마찬가지로 가상환경을 설정 후 아나콘다에 설치해 보기로 하자. PyTorch 는 TensorFlow가 2.0으로 업그레이드 전에 이미 2012년 발표되었던 AlexNet에서부터 2017년 RestNet에 이르기까지 Image Classification을 위한 각 네트워크 별로 성공적인 Transfer Learning 예제를 홈페이지에서 제공하였기에 PyTorch를 배워 사용하게 되었음을 참고하자.
PyTorch 별도의 가상환경 설치 없이 Anaconda 의 root에 해당하는 (base)에 직접 putorch-cpu 와 torchvision-cpu를 한꺼번에 설치하자.
Anaconda Navigator에서 스파이더를 실행하여(launch) 셸(Shell)에서 다음과 같이 설치된 torch와 torchvision 의 버전을 확인해 보자.
그밖에 panda, matplotlib, scikit-learn 라이브러리들이 있는데 PyTorch 예제 실행에 따라 “No module named ∙∙∙”에러 메시지가 뜨는 그때에 설치하기로 한다.
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