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만약 Python 패키지들을 USB 저장 공간에 넣고 다니고 싶다면? 아래와 같이 실행해서 저장하면 된다. # example conda create python=[파이썬 버전] -p [파이썬 패키지 저장 디렉토리] [설치하고자하는 패키지] conda create python=2.7 -p c:/Users/scii/miniconda2/portable Anaconda 삭제는 아래와 같다. conda env remove -p [설치한 디렉토리] conda env remove -p c:/Users/scii/miniconda2/portable # 혹은 conda env remove -p c:/Users/scii/miniconda2/portable --all

OSX에서 주피터 랩을 자동 시작하려면 애플 스크립트를 만들어 서비스를 띄우는 방식으로 해야 한다. // 런치 에이젼트로 이동 cd ~/Library/LaunchAgents // 파일 생성 touch com.jupyter.server.plist 생성한 파일의 내용은 아래의 코드로 채운다. 그 후, 시스템에 로드 시키면 재부팅 할 때마다 자동으로 주피터랩 서버가 실행된다. // 로드 launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.jupyter.server.plist Jupyter 암호 설정 생성한 암호를 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 의 c.NotebookApp.password 에 넣는다. // 만약 ~/.jupyter/jupyter_not..

conda environment 이름 변경 conda env 에는 rename이라는 것이 없다. 그래서 새로운 이름의 env를 생성하면서 기존에 존재하는 env를 복사해야 한다. // 아나콘다 env 리스트 conda env list // 바꾸려는 env name으로 생성하면서 기존에 존재하던 env 복사 conda create --name --clone // 기존에 존재하던 env 삭제 conda remove --name --all

// 관리자 모드로 작업 // 디렉토리 이동 후 파일 생성 cd /etc/systemd/system vim jupyter.service 아래의 내용을 jupyter.service 파일에 작성한다. 부분은 사용자 이름이다. 작성하고 저장한다. 그 후 서비스를 등록한다. // 데몬 시스템 리로드 systemctl daemon-reload // jupyter 서비스 등록 systemctl enable jupyter.service // jupyter 서비스 시작 systemctl start jupyter.service // jupyter 서비스 상태 systemctl status jupyter.service // 참고로 서비스 정지는... systemctl stop jupyter.service 이렇게 등록까지 ..

// jupyterLAB 설치 conda install -c conda-forge jupyterlab // jupyter config file 생성 jupyter lab --generate-config

// font jupyter labextension install @deathbeds/jupyterlab-fonts --no-build jupyter labextension install @deathbeds/jupyterlab-font-anonymous-pro --no-build jupyter labextension install @deathbeds/jupyterlab-font-dejavu-sans-mono --no-build jupyter labextension install @deathbeds/jupyterlab-font-fira-code --no-build // cell tags jupyter labextension install @jupyterlab/celltags --no-build // git..

대상의 명령어 집합들이 실행되어 주피터 노트북이 실행되는 것이다. 하지만 노트북이 아니라 jupyter LAB을 실행할 것이니 때문에 명령어를 바꿔준다. // 변경 전 명령어 C:\Anaconda3\python.exe C:\Anaconda3\cwp.py C:\Anaconda3 C:\Anaconda3\python.exe C:\Anaconda3\Scripts\jupyter-notebook-script.py "%USERPROFILE%/" // 변경 후 명령어 C:\Anaconda3\python.exe C:\Anaconda3\cwp.py C:\Anaconda3 C:\Anaconda3\python.exe C:\Anaconda3\Scripts\jupyter-lab-script.py "%USERPROFILE%/" /..

// [선택] conda create --name python= [anaconda] 입맛에 맞게 가상 환경을 만든다. 그 후 jupyterlab에서 그 가상환경을 쓸 수 있도록 추가해주면 된다. // 커널을 생성하고자하는 가상환경으로 접속 후 작업한다. // 커널 설치 conda install ipykernel // 주피터 커널 생성 python -m ipykernel install --user --name [--display-name=""] 이렇게 하면 jupyterlab에서 본인이 생성한 가상환경을 커널로 쓸 수 있다. 주피터 커널 삭제 // 콘다로 가상환경을 삭제하여도 커널은 남아있는다. 그래서 커널도 지워야 완전하게 지워진것이다. // 주피터 커널스펙 리스트로 삭제할 커널 이름 확인 jupyter..

# 터미널에서 (base) 가 자동으로 들어가는 옵션 끄는 법 // base 끄기 conda config --set auto_activate_base false // base 켜기 conda config --set auto_activate_base true # 버전 확인 사용중인 conda의 버전을 확인한다. conda --version # 업데이트 사용중인 conda 패키지를 업데이트한다. conda update --all # 가장환경 생성 packege_spec을 명시하여 필요한 패키지를 가상환경 생성시 한번에 설치 가능하다. 아래의 가상환경 생성 예제는 특정한 python 버전을 명시하고, 머신러닝 툴킷인 tensorflow, keras를 설치하는 예이다. conda create --name pyt..