Jupiter Notebook 다중커널을 이용한 Python, R, Tensorflow 설치 및 활용

IPython Notebook을 이용하여 Python 3, Tensorflow 그리고 R을 설치하고 웹브라우져에서 이를 동시에 사용하면서 데이터 분석을 할 수 있는 Multi Kernel 기능을 활용해보자.

먼저 Anaconda를 설치한다.

https://www.continuum.io에서 OS와 Python 버전을 확인하고 아나콘다를 설치한다.

아래와 같이 노트북을 실행하면

# jupiter notebook

http://localhost:8888로 접속된 웹브라우져가 열리고 기본 설치된 Python 커널을 사용하여 프로그램이 가능하다.

다음으로 Tensorflow을 설치한다.

# conda create -n tensorflow python=2.7

# source activate tensorflow

# (tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

#(tensorflow)$ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

#(tensorflow)$ conda install ipython

#(tensorflow)$ condo install jupiter

# source deactivate

/usr/local/share/jupyter/kernels/python3 폴더를 tensorflow로 복사하고 kernel.json을 아래와 같이 변경해준다.

(커널이 없으면 # ipython kernelspec install-self --user)

{

 "display_name": "tensorflow",

 "argv": [

  "/Users/user/anaconda/envs/tensorflow/bin/python",

  "-m",

  "ipykernel",

  "-f",

  "{connection_file}"

 ],

 "language": "python"

}

이제 R 커널을 설치해보자.

먼저 http://cran.rstudio.com에서 OS에 맞는 R을 설치한다.

또 터미널에서 아래 두개 파일을 설치한다.

# brew install czmq zmq

# git clone https://github.com/armstrtw/rzmq.git --recursive

R 콘솔을 열고,

> install.packages('devtools')

> install.packages('RCurl')

> library(devtools)

> install_local('./rzmq')

> install_github('IRkernel/repr')

> install_github('IRkernel/IRdisplay')

> install_github('IRkernel/IRkernel')

> IRkernel::installspec()

모든 작업이 완료되었으니 노트북을 실행하고 멀티 커널을 사용해서 한줄은 tensorflow로 한줄은 R로 또 한줄은 Python으로 프로그램을 해보자. ^^

# jupyter notebook

by 윤석용