파이썬에서 텐서플로(TensorFlow) 설치 및 업그레이드, 버전확인 방법 설명

 

TensorFlow는 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 오픈소스 머신러닝 프레임워크 중 하나입니다. 이미지 분류, 자연어 처리, 시계열 예측 등 다양한 인공지능(AI) 프로젝트에서 활용되며, 강력한 확장성과 다양한 API 지원으로 많은 개발자들의 사랑을 받고 있습니다. 이 글에서는 TensorFlow 설치 방법, 업그레이드의 필요성, 버전 확인 방법, 그리고 업그레이드 절차까지 단계별로 상세히 설명합니다.

 

---

1. TensorFlow 설치 방법

TensorFlow는 파이썬 기반으로 동작하므로, 먼저 Python이 설치되어 있어야 합니다. Python 3.8 이상을 사용하는 것이 권장됩니다. 설치 전 가상환경(venv 또는 conda)을 구성하면 프로젝트마다 독립적인 환경을 유지할 수 있어 오류를 줄일 수 있습니다.

 

(1) 가상환경 생성 및 활성화

# 가상환경 생성
python -m venv tf-env

# 가상환경 활성화 (Windows)
tf-env\Scripts\activate

# 가상환경 활성화 (macOS/Linux)
source tf-env/bin/activate

 

(2) TensorFlow 설치

기본 CPU 버전 설치:

pip install tensorflow

 

GPU를 활용하고자 한다면 다음과 같이 GPU 지원 버전을 설치할 수 있습니다:

pip install tensorflow-gpu

 

※ 단, TensorFlow 2.0 이후부터는 CPU와 GPU가 통합된 패키지로 제공되므로 별도로 설치하지 않아도 대부분의 환경에서 GPU를 자동으로 인식합니다. 단, CUDA와 cuDNN이 사전에 설치되어 있어야 합니다.

 

2. TensorFlow 업그레이드의 필요성

 

TensorFlow는 매우 빠르게 발전하는 프레임워크입니다. 시간이 지남에 따라 다양한 기능이 추가되고 성능이 개선되며, 버그와 보안 이슈가 해결됩니다. 따라서 정기적인 업그레이드는 필수적입니다.

주요 업그레이드 이유

• 최신 기능 활용: 최신 버전은 더 간결하고 효율적인 API를 제공하여 개발 속도를 향상시킵니다.
• 성능 개선: 학습 및 추론 속도 향상, GPU 지원 강화 등 실행 성능이 향상됩니다.
• 보안 패치 반영: 보안 취약점에 대한 패치가 포함되어 있어 안정적인 서비스 운영이 가능합니다.
• 라이브러리 호환성 유지: 최신 버전의 NumPy, Pandas 등과의 호환성이 확보됩니다.
• 커뮤니티 및 문서 지원: 공식 문서 및 커뮤니티에서 최신 버전을 중심으로 지원이 제공됩니다.

TensorFlow의 업그레이드는 단순한 선택이 아닌, 효율적이고 안전한 개발을 위한 필수적인 유지보수 작업입니다.

 

3. TensorFlow 버전 확인 방법

 

설치된 TensorFlow의 버전을 확인하는 방법은 간단합니다. Python 인터프리터에서 다음 명령어를 입력하면 현재 설치된 버전을 확인할 수 있습니다.

 

[소스코드]

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

 

 

[결과]

제 PC의 경우에는 2.19.0으로 출력되었지만 각자 설치된 버전이 출력되게 됩니다.

 

 

또는, pip 명령어를 통해도 확인이 가능합니다:

pip show tensorflow

보통은 이것이 좀더 쉽게 확인할수 있을것 같습니다.

 

[결과 샘플]

제 PC의 경우는 이런식으로 결과가 출력되었습니다.

 

4. TensorFlow 업그레이드 방법

TensorFlow를 최신 버전으로 업그레이드하려면 pip install --upgrade 명령어를 사용합니다.

기본 업그레이드 명령어

pip install --upgrade tensorflow

이 명령은 현재 설치된 TensorFlow를 제거하고 가장 최신 버전으로 대체합니다.

 

특정 버전으로 업그레이드

특정 버전이 필요한 경우 아래와 같이 버전을 명시할 수 있습니다:

pip install tensorflow==2.14.0

 

업그레이드 전 버전 확인 (선택사항)

현재 설치된 패키지를 비교하여 업그레이드가 필요한 경우 다음 명령어도 유용합니다:

pip list --outdated

TensorFlow가 리스트에 포함된다면 업그레이드가 필요한 상태입니다.