Summary
Python을 사용하기 위해 IDE를 설치하고, 가상환경을 설정하는 것에 대한 포스팅을 하고자 한다.
Matlab code와 C언어에 익숙한데 그에 비해 Python 언어는 공부가 필요합니다.
공부를 하면서 내용 정리용으로 포스팅을 하고자 합니다.
요즘 chatGPT에 대해 관심이 생겨 찾아보던 중 copliot으로 무료로 chatGPT4와 Dalle를 사용하는 방법을 찾아서 이것저것 해보고 있어요.
위 그림은 copilot을 통해 그렸는데, 참 무서운 세상이네요..
copilot으로 정말 chatGPT를 많이 쓰는지 확인 후 chatGPT 유료 결재를 해볼까 합니다.
python, IDE, 가상환경이라고 얘기를 했는데 이에 대해 간단한 개념을 살펴보면
1. Python이란?
Python은 매우 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나라고 한다. (by ChatGPT)
대중화되어 있는 강력한 언어인데, 무료 lib도 많이 제공되고 있어서 사용하는 사람들이 많은 것 같다.
나는 DL 공부하려고하는데 대부분이 python으로 되어있어서 공부하고자 한다.
2. IDE란?
IDE는 Integrated Development Enviorment의 약자로 한국말로는 통합개발환경이다.
쉽게 말해 python coding을 위해 필요한 tool(compiler 등등)들을 모아둔 프로그램이다.
대표적인 IDE는 pycharm, visual code, jupiter note 등등이 있다.
나는 visual code를 사용하여 진행해보려 한다.
3. 가상환경이란?
python을 사용하는 이유 중에 하나는 많은 무료 lib를 쓸 수 있다는 점이다.
그런데 그 lib들은 각 version들이 있으며, version 간에 호환이 안되어 꼬이면 내가 짠 code에서 문법적인 오류 없어도 제대로 동작 안 할 수 있다.
예를 들어, A라는 프로젝트를 위해서 필요한 lib들을 설치하였다.
이후에 B라는 프로젝트를 하면서 일부 lib에 대해 최신버전을 설치 후 진행하였다.
얼마 후 A프로젝트의 코드를 실행해 보면 동작하지 lib들 간에 버전이 꼬여 동작 안 할 수가 있다.
그래서 가상환경이라는 개념을 이용한다.
A프로젝트 진행 시에는 A프로젝트에 해당하는 가상환경을 잡아 그 가상환경에 프로젝트를 위해 필요한 lib를 설치하고,
B프로젝트 진행시에는 B 프로젝트에 해당하는 가상환경을 잡아 그 가상환경에 프로젝트를 위해 필요한 lib를 설치하면 된다.
각 프로젝트 코드 실행 시 각프로젝트에 해당하는 가상환경을 불러온 다음 실행하면 버전이 꼬이는 일이 없다.
이런 개념들을 그림을 잘 정리한 블로그나 글들이 있었는데, 추후 시간이 되면 그림도 추가하도록 하겠습니다. :)
local PC에서 수행하는 기준으로 작성한다.
추후 DL 관련된 내용을 할 때는 아무래도 학습 및 추론과정에서 GPU 유무에 따라 시간차이가 많이 나므로,
google colab을 사용하려고 하는데 나중에 기회가 되면 해당 내용도 작성하려고 한다.