케라스(Keras) 설명 및 설치

케라스(Keras)는 텐서플로우(Tensorflow)와 함께 대표적인 파이썬(Python)에서 사용하는 딥러닝(deep learning) 라이브러리이다. 많은 사람들이 텐서플로우와 케라스를 동일한 레벨에서 수행되는 라이벌 라이브러리라 착각 할 수 있지만, 둘은 라이벌 관계가 아니라 공생 관계라 할 수 있다.

이번 포스팅에서는 케라스에 대해서 간단히 개념에 대해서 설명을 하고 Python에서 케라스를 설치하는 방법에 대해서 간단히 적어보고자 한다.

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케라스(Keras) 설명

케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이다. MXNet, Deeplearning4j, 텐서플로, Microsoft Cognitive Toolkit 또는 Theano 위에서 수행할 수 있다.

- 위키피디아 -

위키피디아의 설명을 보면 알 수 있겠지만, 케라스는 바로 텐서플로우나 MXNet, Theano등과 같은 딥러닝 엔진을 쉽게 핸들링 할 수 있게 만들어진 라이브러리이다.

Francois Chollet

케라스의 주 개발자는 "Francois Chollet"으로 구글의 엔지니어이다. 자세한 내용은 아래 유튜브 영상을 보면 francois가 케라스에 대한 것을 그가 직접 설명하는 영상이 있으며, 한글로도 번역이 되었으니 케라스에 관심이 있는 사람이라면 보는 것을 추천 드린다.

케라스와 텐서플로 통합하기: 케라스 워크플로우 확장(텐서플로 개발자 강연 2017)

한줄로 정리하자면 딥러닝을 더 많은 사람들이 사용하기 위해서 만들어진, 딥러닝 인터페이스 라이브러리라고 할 수 있겠다.

케라스 설치

필자는 기본적을 anaconda를 기반으로 작업을 하기 때문에 당연히 정답은 아니지만, 파이선에 대해서 잘 모르는 사람이라면 대다수의 패키지가 내장된 anaconda를 권장한다.

파이썬(Python) 설치 및 세팅하기

위에 올린 이전 글인 파이썬 설치 및 세팅하기처럼 anaconda를 설치 한 후 아래와 같이 cmd창을 열어서 명령어를 입력해본다.

Microsoft Windows [Version 6.1.7601]

Copyright (c) 2009 Microsoft Corporation. All rights reserved.

C:\Windows\System32>conda list

conda list를 실행하면, 아나콘다로 설치한 패키지 목록들이 나오게 되는데 케라스가 있는지를 확인해 본다

jpeg                      9b                   hb83a4c4_2

json5                     0.8.5                      py_0

jsonschema                3.0.2                    py37_0

jupyter                   1.0.0                    py37_7

jupyter_client            5.3.3                    py37_1

jupyter_console           6.0.0                    py37_0

jupyter_core              4.5.0                      py_0

jupyterlab                1.1.4              pyhf63ae98_0

jupyterlab_server         1.0.6                      py_0

keras                     2.2.4                         0

keras-applications        1.0.8                      py_0

keras-base                2.2.4                    py37_0

keras-preprocessing       1.1.0                      py_1

keyring                   18.0.0                   py37_0

kiwisolver                1.1.0            py37ha925a31_0

krb5                      1.16.1               hc04afaa_7

lazy-object-proxy         1.4.2            py37he774522_0

libarchive                3.3.3                h0643e63_5

libcurl                   7.65.3               h2a8f88b_0

libiconv                  1.15                 h1df5818_7

liblief                   0.9.0                ha925a31_2

libmklml                  2019.0.5                      0

libpng                    1.6.37               h2a8f88b_0

libprotobuf               3.9.2                h7bd577a_0

libsodium                 1.0.16               h9d3ae62_0

패키지 리스트 중 일부를 가져온 것인데 필자는 keras를 이미 설치 하였기 때문에 conda list에 표시가 되고 있으며 위와 같이 keras가 없을 경우 다음과 같은 명령어로 keras를 설치한다

C:\Windows\System32>conda install keras

위와 같이 아나콘다를 설치 하고, 뒤이어 conda install keras를 수행하여 케라스를 설치하였다면 기본적으로 케라스는 텐서플로우를 디폴트(default) 엔진으로 사용이 가능해진다.

C:\Windows\System32>python

Python 3.7.4 (default, Aug  9 2019, 18:34:13) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32

Warning:

This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has not been activated.  Libraries may fail to load.  To activate this environment please see https://conda.io/activation

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import keras

Using TensorFlow backend.

>>>

위와 같이 cmd창을 열어 "python"을 직접 입력 후, import keras를 입력하면, "Using TensorFlow backend."라는 문구가 표시가 되는 것을 볼 수 있다. 

참고자료

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%BC%80%EB%9D%BC%EC%8A%A4