pyCharm을 쓰는 이유
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intelliJ 쓰면서부터 jetbrain 사와 인연이 되었고, Android Studio의 기본 에디터가 되면서 또, node.js 할 때 webStorm을 쓰면서 pyCharm 도 자연스레 쓰게 되었다. 얘네들 초기 버전은 별로지만 오리지널스처럼 결국 시장을 평정하는 것을 보며, 굳이 돈을 내고도 쓰는 회사가 되어 버렸다. 최신 버전이 나와서 따라가려고 할 때 jetBrain 사는 완벽하지는 않지만 따라가려고 한다. 물론, 나중에는 버그도 없다. 개발자의 고군분투가 느껴진다고 할까.
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아나콘다로 최신 버전의 tensor flow 패키지를 한 번에 설치하려면 에러가 발생한다. 난 30년이 넘는 IT 분야 경력 중에 제대로 패키지 관리를 해 주는 서비스는 블리자드의 battle.net 밖에 보지 못했다. 윈도는 수 없이 재 설치를 했었다. 10 이후에는 많이 나아졌다. MAC도 완전히 맛이 갔던 적이 있다. linux는 작년까지 말썽이었고, 우분투/레드헷 계열의 패지키 업데이트는 그냥 안 쓰는 게 맞다는 것은 필드에서 돈 받고 일하는 모든 분이 공감하리라 생각한다. 버전이 다르면 그냥 다른 소프트웨어라고 생각해야 한다. 에러는 low level에서의 재미와 직결되지만 상위에서만 놀아 본 사람들에게는 극심한 스트레스로 다가온다. error pool에 엮이고 싶지도 그럴 시간도 없다. 그나마 좋은 실력으로 잘 헤쳐 나가는 solution을 선택하고 싶다.
3.
pyCharm은 tensor flow-eigen을 제외하고 지난 1년 간 좋은 동반자가 되어 주었다.
MAC 기본 python은 별 진전이 없다.
junhoha ~ python
WARNING: Python 2.7 is not recommended.
This version is included in macOS for compatibility with legacy software.
Future versions of macOS will not include Python 2.7.
Instead, it is recommended that you transition to using 'python3' from within Terminal.
지금은 3점 대를 써야 한다. (실무에서 사용하고 돈을 벌고 강의도 한다. TMI: 이걸로 일 년에 1억은 번다) 그래서 3점대 쓰라고 하고 싶은데 2점대를 고집하는 분이 많아서 그런 게 아니라. 애플을 사랑하는 개발자가 워낙 많아서 애플은 별 신경을 쓰지 않아도 된다. 그리고 한 걸음이 꽤 무거운 회사기 때문에 함부로 발걸음을 움직이기도 힘들다.
4.
새로운 iMAC 프로에 하나 더 세팅하는 겸 세팅 환경 스샷을 넣어 본다.
Anaconda-Navigator는 쓰지 않지만, conda 패키지 관리 툴은 쓰기에 conda의 python을 연결한다. 3.8 이상 버전 올리기도 좋기에. pyCharm도 내부 패키지 관리는 conda로 한다. conda에서 한번 더 필터링을 해줘서 좋은 것.
그리고 나머지 패키지는 conda가 아닌 pyCharm에서 돌린다. pyTorch, tensor flow, keras 패키지 등으로 프로젝트를 수행한다.
5.
딱히 1~4 이유가 아니더라도 필드에서 돈을 벌고 있는 개발자의 개발 환경은 늘 궁금할 것이라 생각된다. linux의 VMWARE 설정해서 가상 머신만 배포하여 강의를 한 적이 있다. 에트리에서도 2년은 그렇게 했는데 각자 직장 가서 환경 설정도 못한다는 피드백을 받고 바꾸었다.(물론, 그렇게 질타하는 시니어는 vmware가 뭔지도 도커가 뭔지도 모를 거라 확신했지만) vmware player라는 좋은 툴이 있으니 교육 쪽에 계시는 분들은 pyCharm 이 부담스러우시면 vmware에 우분투 설치하시고 환경 세팅해도 잘 된다는 말을 하고 싶다. 나 같은 경우 제대로 된 머신러닝 플랫폼을 만드는데 우분투는 2번의 전체 삭제가 있었다. 늘 그렇지만 설치 순서가 중요하다는 dying message를 남겨본다.
TMI
브런치 하며 조회수 십만이 넘는 게시글도 지워본 경험이 있다. 구독자들은 알겠지만 쓰고 얼마 안 되어 지운 글도 많다. 물론, 다른 작품 활동도 많이 하기에. 그럴 때마다 느끼는 것은 정말 IT 분야만큼은 내가 생각한 대로 돌아간다는 것을 느낀다. 그만큼 나와 같은 생각을 하며 함께 호흡하는 개발자 수가 많다는 것을 느낀다. pyCharm에 돈 쓰는 것을 아끼지 말자. 그리고 그 돈을 벌기 위해 제대로 된 직장을 찾자.
그래서 유튜브 채널 하나 소개한다. 난 단지 구독자일 뿐이지만, 이 채널은 대한민국에서 300만은 가야 무식한 애들이 보스, 리더를 자칭하는 경우는 없어질 것이라 본다.
https://www.youtube.com/watch?v=gtSW1dWevgg
희생당한 많은 내부자들과 일전의 꿀위키,
그리고 한국에서 개발자의 고혈로 이제 정말 일하는 사람이
대접받을 수 있는 문화를 만들 시기가 왔다. 그런 대접을 할 수 있는 리더가 성공하는 시대가 왔다.
이런 시기에 나온 제대로 된 채널이니 모두 함께 힘을 실어 주자.
020-03-22 04:38:34.989962: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:145] This TensorFlow binary is optimized with Intel(R) MKL-DNN to use the following CPU instructions in performance critical operations: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX512F FMA
To enable them in non-MKL-DNN operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
2020-03-22 04:38:34.990447: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:115] Creating new thread pool with default inter op setting: 16. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
멘토링하는 학생들에게 말하는 투로 적어 보려고 한다. 환경 세팅은 더 이상 말로 하기 싫으니 정리 하는 것이라 ㅠㅠ. 여러 환경 지원으로 linux에 깔린 VMWARE로 배포하다가 문제는 환경이 아니라 join 되는 사람들의 플랫폼과 다양한 방식이 문제라는 것을 알고 난 그냥 하나로 통일해서 말하기로 했다. 내가 쓰는 MAC.
https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
Anaconda Python/R Distribution - Free Download
Anaconda Distribution is the world's most popular Python data science platform. Download the free version to access over 1500 data science packages and manage libraries and dependencies with Conda.
www.anaconda.com
Anaconda Individual Edition The World's Most Popular Python/R Data Science Platform Download 버전을 설치한다.
이 후 PATH 설정을 한다.
echo "export PATH=\$PATH:$(pwd)" >> ~/.bashrc
iTERM을 쓰는 사람은 다음과 같이
echo "export PATH=\$PATH:$(pwd)" >> ~/.zshrc
python 했을 때 여전히 2.7이 뜬다면
echo $PATH를 해서
/usr/bin 폴더를 아나콘더 폴더 뒤 쪽으로 보내면
junhoha ~ source ~/.zshrc
junhoha ~ python
Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 13:42:34)
[Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
3.7 버전이 먼저 실행되게 된다.
gpu 버전 패키지 인스톨을 위해 3.8 버전으로 올려주자.
conda install -c anaconda python=3.8
ANACONDA NAVIGATOR 에서 Environmenets 메뉴의 Update Index... 이 후 tensorflow 로 검색하면
케라스 포함 여러 텐서플로우 관련 패키지가 있다. tensorflow-base 를 선택하면 의존성 체크해서 다른 패키지도 함께 깔아준다. 설치 후 tensorboard를 검색하면 1개 있는데 설치 해 준다.
junhoha ~ python
Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 13:42:34)
[Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
파이썬에서 텐서가 돌아간다.