가상환경 생성 및 주피터 연동

안녕하세요. 오늘은 가상환경 세팅하는 법에 대해 다뤄보겠습니다. 

가상환경이란, 기존의 저희 노트북이나 컴퓨터의 로컬 환경이 아닌 새로운 환경을 말합니다.

머신러닝/딥러닝을 위해 구글코랩을 사용하는 분이 많은데, 구글코랩도 하나의 가상환경이라고 얘기할 수 있습니다.

 

그렇다면 왜 가상환경을 사용하는 것 일까요?

우리가 머신러닝/딥러닝 코드를 실행할 때, 현재 내 노트북 혹은 컴퓨터 환경에 해당 모듈가 없다면, 에러가 발생합니다. 그리고 보통은 필요한 모듈는 설치하여 코드를 실행합니다. 

 

하지만 매번 다른 작업을 위해 필요한 모듈을 설치하다보면, 이미 설치된 다른 모듈과 버전이나 호환성의 문제로 충돌이 일어나며, 재현을 하는 코드라면 결과도 달라질 수 있습니다. 

그리고 주관적으로는 그냥 로컬환경을 좀 깔끔하게 유지하는 편이 좋아 가상환경을 만들어 사용하는 것을 선호합니다.

 

그럼 본격적으로 가상환경을 만들고 주피터에 연동하여 사용할 수 있도록 해보겠습니다.

 

1. 가상 환경 생성

conda create -n 가상환경 이름 python=3.8.0
ex) conda create -n test python=3.8.0

먼저 터미널에서 하나의 가상환경을 만들어 줍니다. 쉽게 말해 막 쓰고 더럽혀도 되는 놀이터 환경 하나를 만드는 것입니다.

 

예시로는 파이썬 3.8 버전의 "test"라는 가상환경을 생성했습니다.

 

2. 가상 환경 활성화

conda activate 가상환경 이름
ex) conda activate test

다음으로는 가상환경을 활성화해줍니다. 이는 놀이터 환경에 들어가는 것과 같습니다.

지금 가상환경을 활성화해주는 이유는 주피터 연동을 해주기 위함입니다. 즉, 놀이터 환경에 들어가서 놀이기구를 설치해 두려고 하는 것이죠!

 

conda activate test를 실행하게 되면 (base) C:\users\..> 와 같던 터미널이 (test) C:\users\..> 로 변경됩니다.

 

3.  주피터 연동

conda install ipykernel

python -m ipykenel install --user --name 가상환경 이름 --display-name 가상환경 이름

 

가상환경에 잘 진입했다면, 주피터 연동을 도와주는 ipykernel을 설치해줍니다. 

설치가 완료된 후, 주피터에서 보여지는 커널명도 지정해줍니다.

위 두 과정을 완료한 후, 주피터 노트북을 실행하면 주피터 노트북에 test라는 커널이 생성된 것을 볼 수 있습니다.

 

우리는 이제 이 test라는 환경을 선택해서 다양한 코드를 작성할 수 있습니다.