forked from ageron/handson-ml2
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| Original file line number | Diff line number | Diff line change |
|---|---|---|
| @@ -1,94 +1,94 @@ | ||
| # Installation | ||
| # 설치 | ||
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| ## Download this repository | ||
| To install this repository and run the Jupyter notebooks on your machine, you will first need git, which you may already have. Open a terminal and type `git` to check. If you do not have git, you can download it from [git-scm.com](https://git-scm.com/). | ||
| ## 저장소 다운로드 | ||
| 컴퓨터에 이 저장소를 다운로드하고 주피터 노트북을 실행하려면 먼저 git이 필요합니다. 이미 설치되어 있을 수 있습니다. 터미널을 열고 `git` 명령을 타이핑하여 확인해 보세요. 만약 git이 없다면 [git-scm.com](https://git-scm.com/)에서 다운로드할 수 있습니다. | ||
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| Next, clone this repository by opening a terminal and typing the following commands (do not type the first `$` on each line, it's just a convention to show that this is a terminal prompt, not something else like Python code): | ||
| 그다음 이 저장소를 클론하기 위해 터미널을 열고 다음 명령을 타이핑하세요(맨 앞의 `$` 기호는 타이핑하지 마세요. 이 기호는 파이썬 코드가 아니라 터미널 프롬프트로 관례상 표시합니다): | ||
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| $ cd $HOME # or any other development directory you prefer | ||
| $ git clone https://github.com/ageron/handson-ml2.git | ||
| $ cd $HOME # 또는 각자 원하는 다른 개발 디렉토리 | ||
| $ git clone https://github.com/rickiepark/handson-ml2.git | ||
| $ cd handson-ml2 | ||
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| If you do not want to install git, you can instead download [master.zip](https://github.com/ageron/handson-ml2/archive/master.zip), unzip it, rename the resulting directory to `handson-ml2` and move it to your development directory. | ||
| git을 설치하고 싶지 않다면 [master.zip](https://github.com/rickiepark/handson-ml2/archive/master.zip) 파일을 다운로드하여 압축을 풀고 디렉토리 이름을 `handson-ml2`로 바꾸어 주세요. 그다음 원하는 개발 디렉토리로 옮깁니다. | ||
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| ## Install Anaconda | ||
| Next, you will need Python 3 and a bunch of Python libraries. The simplest way to install these is to [download and install Anaconda](https://www.anaconda.com/distribution/), which is a great cross-platform Python distribution for scientific computing. It comes bundled with many scientific libraries, including NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn and much more, so it's quite a large installation. If you prefer a lighter weight Anaconda distribution, you can [install Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html), which contains the bare minimum to run the `conda` packaging tool. You should install the latest version of Anaconda (or Miniconda) available. | ||
| ## 아나콘다 설치 | ||
| 다음으로 파이썬 3과 여러 가지 파이썬 라이브러리가 필요합니다. 가장 쉬운 설치 방법은 [아나콘다를 다운로드하고 설치](https://www.anaconda.com/distribution/)하는 것입니다. 아나콘다는 과학 컴퓨팅을 위한 훌륭한 파이썬 배포판으로 여러 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 사이킷런 등과 같은 많은 과학 라이브러리를 포함하고 있기 때문에 용량이 큽니다. 작은 용량의 아나콘다 배포판가 필요하다면 `conda` 패키지 도구를 실행하기 위한 최소 기능을 담고 있는 [미니콘다를 설치](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)하세요. 꼭 최신 버전의 아나콘다(또는 미니콘다)를 설치해야 합니다. | ||
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| During the installation on MacOSX and Linux, you will be asked whether to initialize Anaconda by running `conda init`: you should accept, as it will update your shell script to ensure that `conda` is available whenever you open a terminal. After the installation, you must close your terminal and open a new one for the changes to take effect. | ||
| MacOS와 리눅스에 설치할 때 `conda init` 명령을 실행하여 아나콘다를 초기화할지 묻습니다. 이를 수락하면 터미널을 열 때마다 `conda` 명령을 사용하도록 쉘 스크립트를 업데이트합니다. 설치가 끝나면 터미널을 닫고 새로운 터미널을 열어 잘 적용되었는지 확인해 보세요. | ||
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| During the installation on Windows, you will be asked whether you want the installer to update the `PATH` environment variable. This is not recommended as it may interfere with other software. Instead, after the installation you should open the Start Menu and launch an Anaconda Shell whenever you want to use Anaconda. | ||
| 윈도우에서 설치할 때 `PATH` 환경 변수를 업데이트할지 묻습니다. 이것은 다른 소프트웨어와 충돌할 수 있기 때문에 권장되지 않습니다. 대신 설치가 끝난 후에 아나콘다를 사용하려면 시작 메뉴를 열고 Anaconda Shell을 실행하세요. | ||
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| Once Anaconda (or Miniconda) is installed, run the following command to update the `conda` packaging tool to the latest version: | ||
| 아나콘다(또는 미니콘다)가 설치되면 다음 명령을 실행하여 `conda` 패키지 도구를 최신 버전으로 업데이트합니다: | ||
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| $ conda update -n base -c defaults conda | ||
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| > **Note**: if you don't like Anaconda for some reason, then you can install Python 3 and use pip to install the required libraries manually (this is not recommended, unless you really know what you are doing). I recommend using Python 3.7, since some libs don't support Python 3.8 or 3.9 yet. | ||
| > **노트**: 어떤 이유로 아나콘다를 좋아하지 않는다면 수동으로 파이썬 3을 설치하고 pip를 사용해 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다(구체적인 내용에 대해 잘 알지 못한다면 권장하는 방법이 아닙니다). 일부 라이브러리는 아직 파이썬 3.8이나 3.9를 지원하지 않기 때문에 파이썬 3.7을 권장합니다. | ||
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| ## Install the GPU Driver and Libraries | ||
| If you have a TensorFlow-compatible GPU card (NVidia card with Compute Capability ≥ 3.5), and you want TensorFlow to use it, then you should download the latest driver for your card from [nvidia.com](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us) and install it. You will also need NVidia's CUDA and cuDNN libraries, but the good news is that they will be installed automatically when you install the tensorflow-gpu package from Anaconda. However, if you don't use Anaconda, you will have to install them manually. If you hit any roadblock, see TensorFlow's [GPU installation instructions](https://tensorflow.org/install/gpu) for more details. | ||
| ## GPU 드라이버와 라이브러리 설치 | ||
| 텐서플로 호환 GPU 카드(Compute Capability ≥ 3.5인 NVidia 카드)를 가지고 있고 텐서플로에서 사용하려면 [nvidia.com](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us)에서 해당 카드에 맞는 최신 드라이버를 다운로드하고 설치해야 합니다. 또한 NVidia CUDA와 cuDNN 라이브리가 필요합니다. 다행히 아나콘다에서 tensorflow-gpu 패키지를 설치할 때 자동으로 설치됩니다. 하지만 아나콘다를 사용하지 않으면 수동으로 설치해야 합니다. 설치에 어려움이 있다면 텐서플로 [GPU 설치 가이드](https://tensorflow.org/install/gpu)를 참고하세요. | ||
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| ## Create the `tf2` Environment | ||
| Next, make sure you're in the `handson-ml2` directory and run the following command. It will create a new `conda` environment containing every library you will need to run all the notebooks (by default, the environment will be named `tf2`, but you can choose another name using the `-n` option): | ||
| ## `tf2` 환경 만들기 | ||
| 그다음 `handson-ml2` 디렉토리 안에서 다음 명령을 실행하세요. 이 명령은 노트북을 실행하기 위해 필요한 모든 라이브러리를 포함한 새로운 `conda` 환경을 만듭니다(기본적으로 이 환경의 이름은 `tf2`이지만 `-n` 옵션으로 바꿀 수 있습니다): | ||
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| $ conda env create -f environment.yml | ||
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| Next, activate the new environment: | ||
| 그다음 새로운 환경을 활성화합니다: | ||
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| $ conda activate tf2 | ||
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| ## Start Jupyter | ||
| You're almost there! You just need to register the `tf2` conda environment to Jupyter. The notebooks in this project will default to the environment named `python3`, so it's best to register this environment using the name `python3` (if you prefer to use another name, you will have to select it in the "Kernel > Change kernel..." menu in Jupyter every time you open a notebook): | ||
| ## 주피터 시작 | ||
| 거의 다 되었습니다! `tf2` 콘다 환경을 주피터에 등록해야 합니다. 이 프로젝트의 노트북은 기본적으로 `python3` 이름의 환경을 사용합니다. 따라서 이 환경을 `python3`로 등록하는 것이 좋습니다(다른 이름으로 등록하고 싶다면 노트북을 열 때마다 주피터에서 "Kernel > Change kernel..." 메뉴를 선택해야 합니다): | ||
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| $ python3 -m ipykernel install --user --name=python3 | ||
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| And that's it! You can now start Jupyter like this: | ||
| 이제 끝났습니다! 다음 명령으로 주피터를 실행할 수 있습니다: | ||
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| $ jupyter notebook | ||
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| This should open up your browser, and you should see Jupyter's tree view, with the contents of the current directory. If your browser does not open automatically, visit [localhost:8888](http://localhost:8888/tree). Click on `index.ipynb` to get started. | ||
| 브라우저가 열리고 주피터가 현재 디렉토리의 목록을 보여줍니다. 브라우저가 자동으로 열리지 않는다면 [localhost:8888](http://localhost:8888/tree)에 접속해 보세요. `index.ipynb`를 클릭하여 시작합니다. | ||
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| Congrats! You are ready to learn Machine Learning, hands on! | ||
| 축하합니다! 머신러닝을 배우고 실습할 준비를 마쳤습니다! | ||
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| When you're done with Jupyter, you can close it by typing Ctrl-C in the Terminal window where you started it. Every time you want to work on this project, you will need to open a Terminal, and run: | ||
| 주피터 작업을 마치려면 주피터를 실행한 터미널 윈도에서 Ctrl-C를 타이핑하여 종료할 수 있습니다. 이 프로젝트를 사용할 때마다 터미널을 열고 다음을 실행합니다: | ||
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| $ cd $HOME # or whatever development directory you chose earlier | ||
| $ cd $HOME # 또는 설치한 다른 디렉토리 | ||
| $ cd handson-ml2 | ||
| $ conda activate tf2 | ||
| $ jupyter notebook | ||
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| ## Update This Project and its Libraries | ||
| I regularly update the notebooks to fix issues and add support for new libraries. So make sure you update this project regularly. | ||
| ## 프로젝트와 라이브러리 업데이트하기 | ||
| 이슈를 해결하고 새로운 라이브러리를 지원하기 위해 정기적으로 노트북을 업데이트합니다. 따라서 업데이트된 프로젝트를 받는 것이 좋습니다. | ||
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| For this, open a terminal, and run: | ||
| 이렇게 하려면 터미널을 열고 다음을 실행하세요: | ||
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| $ cd $HOME # or whatever development directory you chose earlier | ||
| $ cd handson-ml2 # go to this project's directory | ||
| $ cd $HOME # 또는 설치한 다른 디렉토리 | ||
| $ cd handson-ml2 # 프로젝트 디렉토리로 이동 | ||
| $ git pull | ||
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| If you get an error, it's probably because you modified a notebook. In this case, before running `git pull` you will first need to commit your changes. I recommend doing this in your own branch, or else you may get conflicts: | ||
| 에러가 난다면 아마도 노트북이 수정되었기 때문입니다. 이런 경우에 `git pull`을 실행하기 전에 먼저 수정한 내용을 커밋해야 합니다. 이 작업은 별도의 브랜치에서 진행하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 충돌이 발생할 것입니다: | ||
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| $ git checkout -b my_branch # you can use another branch name if you want | ||
| $ git checkout -b my_branch # 원하는 브랜치 이름 | ||
| $ git add -u | ||
| $ git commit -m "describe your changes here" | ||
| $ git commit -m "수정 내용" | ||
| $ git checkout master | ||
| $ git pull | ||
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| Next, let's update the libraries. First, let's update `conda` itself: | ||
| 그다음 라이브러리를 업데이트해 보죠. 먼저 `conda` 자체를 업데이트합니다: | ||
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| $ conda update -c defaults -n base conda | ||
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| Then we'll delete this project's `tf2` environment: | ||
| 그다음 `tf2` 환경을 삭제합니다: | ||
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| $ conda activate base | ||
| $ conda env remove -n tf2 | ||
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| And recreate the environment: | ||
| 그리고 환경을 새로 만듭니다: | ||
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| $ conda env create -f environment.yml | ||
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| Lastly, we reactivate the environment and start Jupyter: | ||
| 마지막으로 환경을 다시 활성화 하고 주피터를 시작합니다: | ||
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| $ conda activate tf2 | ||
| $ jupyter notebook |