Tensorflow For R - Quick Start

Development, R, Tensorflow 2.0
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1. 개요 (Overview)

tensorflow(텐서플로) R 패키지를 사용하기 전에 시스템에 TensorFlow 버전을 설치해야 한다. 아래에서는 TensorFlow 설치 방법과 설치 사용자 정의에 사용할 수 있는 다양한 옵션에 대해 설명 한다.

이번 포스트에서는 주로 R install_tensorflow() 함수의 사용을 다루며, 이는 TensorFlow를 설치하는 데 필요한 다양한 단계에서 wrapper 쉽게 사용할 수 있도록 도와 준다.

Tensorflow(텐서플로)는 아래와 같은 OS 환경에서 구동이 된다.

  • Ubuntu 16.04 or later
  • Windows 7 or later
  • macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)

2. 설치 (Installation)

R 패키지 설치하는 방법과 동일하다

> install.packages("tensorflow")
> library(tensorflow)
> install_tensorflow()

설치를 진행한 이후에는 install_tensorflow() 함수를 사용해서 설치를 최종적으로 완료한다. 이 때 Python 관련 모듈도 같이 설치 될 수 있다. 중요 윈도우 사용자는 꼭 Anaconda를 설치한다.

실제로 설치가 잘 되었는지는 다음 코드를 통해서 확인할 수 있다.

> tf$constant("Hellow Tensorflow")
## tf.Tensor(b'Hellow Tensorflow', shape=(), dtype=string)

위와 같은 코드가 나온다면 설치는 잘 된 것이다.

3. 다양한 설치 방법들 (Installation Methods)

TensorFlow는 Python 패키지로 배포되는 시스템이기 때문에 Python 환경 내에 설치해야 합니다. 기본적으로 install_tensorflow() 함수는 격리 된 Python 환경 ( “r-reticulate”) 내에 TensorFlow 설치를 시도하는 것이다.

이쯤에서 느꼈겠지만 ‘내가 꼭 딥러닝을 하고 싶어 한다.’ 그런데, Python을 잘 모른다. 그래도 Python을 배우는 것을 추천한다. Python과 관련된 예제도 에러해결법도 많을 뿐더러 특히 환경상의 문제가 생겼을 때에는 결국엔 Python 환경에서 해결해야 하기 때문에 그렇다. 나는 전통적인 R 유저이지만, 나 역시 딥러닝은 Python을 사용하려고 노력한다.

어찌 되었든 사용 가능한 방법과 동작은 다음과 같다.

Method Description
auto 현재 플랫폼에 적합한 환경을 자동으로 선택한다
virtualenv Python 가상환경을 ~/.virtualenvs/r-reticulate에 설치한다.
conda 가상환경을 Anaconda Python r-reticulate에 설치한다.
system 가상환경을 Python 환경에 설치한다.

막상 정리하고 보니, 다시 딥러닝을 하는데 꼭 R을 써야 하나 하는 생각이 든다. 여기서 주의해야 할 것은 Windows에서는 conda 환경만 가능하다.

R에서 tensorflow는 어려운 편은 아니지만, 결국엔 Python이 사용하는 환경을 쓴다는 점은 여러모로 아쉬운 점이 있기는 하다.

참고 (Reference)

R 강의 소개

Python 강의 소개