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TensorFlow 와 같은 Deep Learning 코드로 모델을 학습 시키고 실행하는 경우 가장 많이 하는 실수가 무엇일까?
개인적으로는 anaconda 로 구성한 가상 환경을 잘못 activate 시키는 실수를 많이 하곤 한다. 트레이닝을 시키면 라이브러리가 없다고 나오거나, 버전이 안 맞아서 실행이 되지 않는 문제가 발생한다!
이런 경우의 대부분은 내가 구성한 anaconda 환경을 잘못 activate 시킨 경우가 대부분이었다.
같이 일하는 동료가 알려준 autoenv 를 이용하면 이런 실수를 줄일 수 있다!
autoenv → 디렉토리 진입 .env 파일의 스크립트를 실행해주는 도구
autoenv를 설정하면 특정 디렉토리로 이동했을 때 자동으로 특정 가상환경으로 activate 되도록 할 수 있다.
1. autoenv 설치
git clone git://github.com/kennethreitz/autoenv.git ~/.autoenv
echo ‘source ~/.autoenv/activate.sh’ >> ~/.bashrc
2. autoenv 디렉토리에 설정
mkdir autoenvDir cd autoenvDir
echo “conda activate py36” > .env
2. autoenv 디렉토리에 설정
mkdir autoenvDir cd autoenvDir
echo “conda activate py36” > .env
3. autoenv 동작 확인
# .env 파일을 만들어 놓은 폴더로 이동시 autoenv 동작을 확인한다
cd autoenvDir
autoenv:
autoenv: WARNING:
autoenv: This is the first time you are about to source /home/jjeaby/autoenvDir/.env:
autoenv:
autoenv: — — (begin contents) — — — — — — — — — — — — —— — — — —
autoenv: conda deactivate $ autoenv: conda activate py36$
autoenv:
autoenv: — — (end contents) — — — — — — — — — — — — —— — — — — —
autoenv:
autoenv: Are you sure you want to allow this? (y/N) y
(py36) ➜
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