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# TensorFlow-v1.0.0 + Keras 설치 (Windows/Linux/macOS)
- URL: https://sudormrf.run/2017/02/28/tensorflow-keras-installation-windows-linux-macos/
- Published: 2017-02-28T17:16:13.000Z
- Updated: 2017-03-01T03:02:46.000Z
- Author: Junho Cho
- Tags: Deep Learning, macOS, TensorFlow, Keras, Linux, Windows, #Import 2026-10-24 03:36

참고 :[https://groups.google.com/forum/#!topic/keras-users/\_hXfBOjXow8](https://groups.google.com/forum/?ref=sudormrf.run#!topic/keras-users/%5FhXfBOjXow8)

선요약:

```bash
# export PATH=~/anaconda/bin:$PATH # MAC
conda create -n tf python=3.5  
# 17/3/1 기준으로 윈도우에서 3.5 버전만 TensorFlow/Keras가 지원
activate tf # Windows
# source activate tf  : Linux/macOS

# 여기서부터 (tf) 환경. 설치 순서 중요
pip install tensorflow   # pip install tensorflow-gpu : GPU 버전
conda install pandas matplotlib scikit-learn 
pip install keras
conda install jupyter notebook  

jupyter notebook # Test 해보기

```

평소에 Source code로만 설치하는 것을 선호했지만 Windows에서 설치가 조금 난감하기 때문에 Anaconda를 통해 비교적 쉽게 설치를 할 수 있습니다. 그리고 Linux/macOS에서도 다 작동하는 것을 확인했습니다.

편의상 문어체를 사용합니다.  
[Anaconda 다운로드](https://www.continuum.io/downloads?ref=sudormrf.run)를 통해서 `Anaconda Python 3.X` 버전을 자신의 플랫폼에 맞게 설치한다.

![](https://tmmsexy.s3.amazonaws.com/2017-02-28-164351.jpg)

나는 Python 3.6 버전이다.

Windows 경우 설치중에 Anaconda를 PATH 경로에 포함하는 체크란이 있음으로 반드시 체크 됨을 확인하자.

설치를 완료한 후에 linux/macOS 라면 terminal 그리고 Windows 라면 CMD 창에  
`conda --v` 명령어가 작동해야한다.

만약 linux/macOS에서 `conda` 명령어가 먹히지 않으면  
`export PATH=~/anaconda/bin:$PATH` 로 anaconda를 경로에 추가한다. 각자의 anaconda의 경로가 다를 수 있으므로 anaconda 혹은 anaconda3로 추가해준다. 편의상 자신의 `.bashrc` 등에 넣어주자.  
`echo 'export PATH=~/anaconda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc`

![](https://tmmsexy.s3.amazonaws.com/2017-02-28-164019.jpg)

커맨드 작동을 확인한다.Anaconda의 현 버전은 상관없는 듯하다.

그리고 conda environment를 만든다.  
환경 설정후 환경을 활성화 시킨다.

```bash
conda create -n tf python=3.5 # y 등으로 계속 진행

```

이 과정은 python의 virtualenv와 비슷하다. 안전하게 시스템의 python library가 꼬이지 않게 격리해서 만드는 과정이다. 예를들어 TensorFlow의 버전을 다르게 쓰고싶을때.

우선 현재(17/3/1)기준 윈도우에선 python 3.5.X 버전을 사용해야 현재 TensorFlow-v1.0.0와 Keras를 지원한다. 그래서 `python=3.5`를 해줘야하며 리눅스와 맥에서는 python 3.6도 지원한다고 한다. 나는 윈도우 기준으로 테스트해봤기때문에 3.5로만 해보았다. 따라서 Anaconda 기본 python3.6 버전을 사용하면 TensorFlow와 Keras 설치가 불가능했으므로 잘 선택하자.

![](https://tmmsexy.s3.amazonaws.com/2017-03-01-025948.jpg)

> 참고: [https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.0.0](https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.0.0?ref=sudormrf.run)

```bash
activate tf # Windows
# source activate tf   # Linux/macOS

```

그리고 환경을 활성화시킬때 Windows와 Linux/macOS 명령어의 차이가 난다.

![](https://tmmsexy.s3.amazonaws.com/2017-02-28-165746.jpg)  
다음 처럼 (tf) 환경이라고 쉘/터미널의 모습이 바뀐다.

그리고 쭉쭉 이 순서대로 설치해준다.

```bash
pip install tensorflow  # pip install tensorflow-gpu
conda install pandas matplotlib scikit-learn 
pip install keras
conda install jupyter notebook

```

TensorFlow를 GPU 버전으로 사용할 수 있다면`pip install tensorflow-gpu`로 설치한다.  
Keras 설치 중에 Theano를 설치하는 듯 하지만 기본 백엔드는 TensorFlow로 작동한다.

참고로 Keras 설치 전에 jupyter notebook 설치시 keras module을 import 하지 못하는 오류가 있다. 그래서 keras 설치후 jupyter notebook을 설치한다.

간단하게 Keras import가 되는지 확인한다.  
![](https://tmmsexy.s3.amazonaws.com/2017-02-28-171932.jpg)

끝으로 ..

자세히 읽지는 않았지만 다음 블로그 글에서 Windows7 64bit에서 CUDA와 CuDNN을 포함한 Windows에서 Keras+TensorFlow를 설치하는 글도 참고하면 도움이 되겠습니다.  
[Python Keras+Tensorflow on Windows7 64bit 설치하기](http://skyer9.tistory.com/m/11?ref=sudormrf.run)