이 기사에 대하여

Mac에 Chainer을 설치하고 MNIST 샘플 프로그램을 Spyder로 이동하기 전까지의 단계입니다.

동작 확인 환경

macOS Sierra

준비

Homebrew 설치

먼저 Homebrew을 설치합니다.
Homebrew는 Mac 용 패키지 관리 시스템으로 Mac에서 개발하는 경우 거의 필수입니다.
DBMS나 Apache 등 여러가지, 기본적으로 Homebrew로부터 인스톨 하는 것을 추천합니다.

Mac에서 Terminal을 시작하고 다음을 입력하여 설치를 완료합니다.

Command Line Tools for Xcode 설치

준비

$ xcode-select --install

설치

$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

확인

$ brew doctor

Anaconda 설치

사전 준비(pyenv, virtual-env 설치)

pyenv는 파이썬 관련 설정 (파이썬 버전과 라이브러리를 가상 환경에 설치하고 전환하고 사용하기위한 라이브러리입니다.
Python을 사용한 개발은 기본적으로 가상 환경을 만든 다음 라이브러리 설치 등 환경 구축을 수행합니다.

$ brew install pyenv
$ brew install pyenv-virtualenv

~/.bashrc

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then
    export PATH="${PYENV_ROOT}/bin:$PATH"
    eval "$(pyenv init -)"
    eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
fi

설정 적용

$ source ~/.bashrc

확인

$ pyenv -v

Anaconda 본체 설치

설치할 수 있는 환경 목록 확인

$ pyenv install --list | grep anaconda

anaconda-x.x.x 가 Python2 시스템이고 anaconda3-x.x.x 가 Python3 시스템입니다.
이번에는 Python2 시스템을 설치합니다.

설치

$ pyenv install anaconda-4.0.0

구축한 환경을 확인합니다.

확인

$ pyenv versions

환경을 구축한 것만으로는, 사용할 수 없기 때문에, 그 환경을 사용하도록(듯이) 설정합니다.

설정

$ pyenv global anaconda-4.0.0

system에서 anaconda-4.0.0으로 전환하고 있습니다.

확인

$ pyenv versions
  system
* anaconda-4.0.0

여기까지 할 수 있으면, 이후 pyenv를 직접 접촉할 필요는 없어지고, anaconda만을 의식하면 좋아집니다.

Anaconda로 개발 환경 구축

우선, 지금 있는 가상 환경을 확인해 보겠습니다.

$ conda info -e

환경은 root 담당하고 있다고 생각합니다.
여기에 새로 dslab이라는 환경을 만듭니다.

$ conda create -n dslab python=2.7 anaconda
$ conda info -e

dslab이라고 할 수 있다고 생각합니다.
dslab 환경을 사용하도록 환경을 전환합니다.

$ source activate dslab

지금까지 Chainer 도입을 위한 환경이 갖추어졌습니다.

Chainer 설치

전장에서

$ source activate dslab

후,

$ conda list

라고 쳐 보세요.

matplotlib 이나 numpy, scipy, pands, scikit-learn, spyder, ipython, seaborn 등 필요한 것들은 미리 모두 들어 있습니다.
이 가상 환경 dslab에 Chainer를 pip로 설치합니다.

$ pip install chainer

설치 완료입니다.
Spyder에서 샘플 프로그램을 움직여 동작을 확인해 봅니다.

다음 예제에서는 /Users/<yourname>/Programming라는 작업 디렉토리를 만들고 작업합니다.

$ mkdir ~/Programming
$ cd ~/Programming
$ wget https://github.com/pfnet/chainer/archive/v1.22.0.tar.gz
$ tar xzf v1.22.0.tar.gz
$ spyder chainer-1.22.0/examples/mnist/train_mnist.py

그건 그렇고, wget

(anaconda-4.0.0/envs/dslab) $ wget https://github.com/pfnet/chainer/archive/v1.22.0.tar.gz
-bash: wget: command not found

그리고 오류가 발생하면,

$ brew install wget

그렇다면 wget 명령을 사용할 수 있습니다.

샘플 프로그램 실행

오른쪽 삼각(Run 버튼)을 누르면 학습이 실행됩니다.
total이 100%가 되면 학습 완료입니다.

학습 결과 확인

train_mnist.py 와 같은 디렉토리에 있는 result 디렉토리에서 loss.png 를 열어보십시오.

$ open ~/Programming/chainer-1.22.0/examples/mnist/result

덤

Spyder에서 명령 줄 인수를 입력하려면,

를 누릅니다.