[ML] 아나콘다 Tensorflow, Keras 설치하기 + kernel 에러 해결

https://www.kaggle.com/code/dimitreoliveira/deep-learning-for-time-series-forecasting

Deep Learning for Time Series Forecasting

해당 캐글 노트북 필사를 진행하려고 하는데 커널이 죽더라구요.

kernel died 에러 해결하면서 tensorflow, keras 설치 포스팅도 겸사겸사 올려보겠습니다.

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 에러 확인 

캐글 노트북 필사를 하려고 하는데 다음과 같은 에러가 발생합니다.

The Kernel crashed while executing code in the the current cell or a previous cell. Please review the code in the cell(s) to identify a possible cause of the failure. Click here for more info. View Jupyter log for further details. Canceled future for execute_request message before replies were done

커널이 다운 됐다고 해서 이게 무슨 소리지 하고

혹시 keras나 tensorflow가 설치가 제대로 되지 않아서 그런가 하고 봤더니 python 과의 버전 문제인 것 같더라구요.

그래서 tensorflow를 conda로 다시 설치하려고 할때 failed frozen 어쩌구 뜨고 아예 설치가 되지 않아요.

씍씍..

여튼간 이를 해결하는 방법은 python 3.6 버전으로 새로운 아나콘다 환경을 만들면 됩니다.

3.7 버전도 된다고 하던데 저는 일단 안전빵으로 3.6 버전을 선택하겠습니다.

 

 

 

 아나콘다 새 환경 만들기 

conda --version

우선 해당 명령어를 쳐서 버전이 제대로 나오는지 확인하세요.

만약 버전이 제대로 나오지 않고, 그러한 명령어가 없다고 나온다면 아래 포스팅을 참고하시길 바랍니다.

2022.05.09 - [➕ 𝗘𝘁𝗰.] - [Mac] 아나콘다 zsh: command not found: conda 오류 해결

[Mac] 아나콘다 zsh: command not found: conda 오류 해결

 

conda env list

가상환경 리스트를 확인해봅시다.

아마 처음이라면 base 밖에 없을 거에요.

 

conda deactivate

현재 base로 들어와있다면 일단 비활성하여 나와주겠습니다.

 

conda create -n ml python=3.6

그리고 3.6 버전의 ml 이라는 이름을 가진 새로운 가상환경을 만들어주겠습니다.

다시 conda env list 를 해주면 짜잔 새로운 아나콘다 가상 환경이 만들어졌습니다.

해당 path로 들어가면 bin 폴더를 확인할 수 있을 거에요.

 

conda activate ml

새롭게 만든 가상환경으로 들어가서 모듈을 설치해주도록 합시다.

 

 

 

 tensorflow, keras 설치하기 

conda install -c conda-forge tensorflow keras

필요한 모듈을 설치해주시면 됩니다.

 

import keras

keras.__version__

그리고나서 keras를 import 했을 때 제대로 가져와진다면 성공입니다.

아마 여기까지는 주피터 노트북에서는 될거에요.

 

+

근데 만약 ide를 vscode를 사용하고 있다면 ipykernel을 설치하라고 나옵니다.

ipykernel을 이용해서 주피터 노트북을 띄워서 그런가봐요.

conda install ipykernel

그러면 ipykernel 설치해주시면 잘 해결이 됩니다.

하지만 여기까지 오기 전 아마 ide내 kernel 세팅이 안되어 있을 것입니다.

그러니까 keras 버전 확인을 하기 전에 밑에 글을 확인해주세요.

 

 

 

 Vscode 에서 새 가상환경 세팅 

conda env list
conda deactivate

env list 를 한번 확인해주고, base에 세팅이 되어있다면 나와줍니다.

base로 들어와있어서 터미널을 열면 저런식으로 (base) 이렇게 되어 있을거에요.

 

conda activate ml

새롭게 만든 가상환경을 활성화 시켜줍시다.

그러면 저렇게 (ml) 이라고 떠요. 제대로 활성화가 된 것 입니다.

(혹은 아예 터미널을 끄고, 새롭게 다시 키면 vscode 에서 저절로 source ~ 명령어가 뜨면서 ml로 들어갈거에요)

 

근데 아마 vscode 에서 주피터 노트북 파일을 열고 위를 보면 저런식으로 아직 kernel이 base로 되어있습니다.

이도 다시 커널을 선택해줘야합니다.

저기 왼쪽에 base라고 적혀있는 걸 눌러서 선택하던가

Cmd(or Ctrl) + Shift + P 해서 notebook kernel 이라고 칩니다.

 

그러면 이런식으로 플러그인 옵션이 뜹니다.

저걸 눌러줍니다.

그러면 가상환경 커널이 쫙 뜨는데 저기서 새롭게 만들어줬던 ml 가상환경을 선택해주겠습니다.

 

import keras

keras.__version__

그리고나서 keras 가 제대로 설치되었는지 확인해봅시다.

ipykernel도 설치를 해줍니다.

제대로 버전이 떳다면 성공입니다 💫

 

 

 

 

 

 

 

 

 

vscode ipykernel

tensorflow kernel crashed died

keras kernel crashed keras install

tensorflow python

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