람다 표현식 (Lambda expression)

람다 표현식(Lambda expression) 

람다 표현식으로 함수를 정의하고, 이를 변수에 할당하여 변수를 함수처럼 사용한다.

(1) 람다 표현식

     lambda <매개변수> : 수식

     ※ 람다식을 실행하면 함수 객체가 만들어진다. 이런 함수를 익명 함수(anonymous
         function)이라고 한다.
   
     (예) lambda x : 2 * x + 1

(2) 변수에 람다 식을 할당하여 사용하는 방법

 
     >>> linear_eq = lambda x : 2 * x + 1
     >>> linear_eq(3)
     7

(3) 함수와 람다식 비교    

Miniconda3 + Tensorflow 2 + PyCharm

Mac에 Tensorflow2 사용 환경 설치!! 

설치과정은 https://www.youtube.com/watch?v=MpUvdLD932c 를 참고하였음. 동영상은 2020년 1월에 업로드 되었으며, 아래는 동영상 내용을 요약한 것임

1. Miniconda3 다운로드 : 구글에서 검색 (https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)
   
   
2. Miniconda3 설치 : 설치 후 터미널을 실행시키면 (base)라는 가상환경이 동작하는 것을 확인할 수 있다.
   
   
3. Jupyter 설치 : 터미널에서 conda install jupyter 입력하면 (base) 환경에 jupyter가 설치된다.
   
   
4. Environment Setup Script 파일 다운로드 : https://github.com/jeffheaton/t81_558_deep_learning에서 아래로 스크롤 다운하면, tensorflow.yml이라는 파일이 보이며, 이 파일을 다운로드하여 홈디렉토리에 tensorflow.yml로 저장한다.
   
   <파일내용>
   
   name: tensorflow
   
   dependencies:
         - python=3.7
         - pip>=19.0
         - jupyter
         - tensorflow=2.0
         - scikit-learn
         - scipy
         - pandas
         - pandas-datareader
         - matplotlib
         - pillow
         - tqdm
         - requests
         - h5py
         - pyyaml
         - flask
         - boto3
         - pip:
               - bayesian-optimization
               - gym
               - kaggle
   
   
5. Environment Setup Script 파일 실행 :  conda env create -v -f tensorflow.yml를 실행시키면 위 파일 내용이 설치된다. 시간이 조금 걸린다.
   conda activate tensorflow로 (tensorflow) 가상환경을 활성화 시킨다.
   conda deactivate로 (tensorflow) 가상환경을 비활성화 시킬 수 있다.
   
   
6. (tensorflow) 가상환경에 jupyter 커널 설치 : (tensorflow) 가상환경 상태에서 python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python3.7 (tensorflow)"을 입력한다.
   
   
7. jupyter notebook 실행 : 커널에서 Python3.7 (tensorflow)를 선택하면 tensorflow를 사용할 수 있다.

Mac 터미널에서 가상환경 설정 변경!! 

이렇게 Miniconda와 Tensorflow를 성공적으로 설치하고 나니, 터미널을 켤 때마다 (base) 환경이 기본적으로 설정되는 문제가 발생하였다. 

===> 해결방법 :  (base) 프롬프트 상태에서 conda config --set auto_activate_base False 를 입력하고, 터미널을 재실행 시켜주면 해결된다.

(출처 : https://qastack.kr/ubuntu/1026383/why-does-base-appear-in-front-of-my-terminal-prompt)

PyCharm에서 project interpreter에 tensorflow 연결하기!! 

Miniconda와 Tensorflow를 설치하고, 터미널도 이전처럼 사용할 수 있도록 만들고나니 실제 개발환경인 PyCharm에서 tensorflow 환경을 연결할 일이 남았다.

1. PyCharm 메뉴에서 Preferences를 누르면 창이 뜨는데,
   
   
2. 왼쪽 메뉴 중 Project 서브 메뉴인 Project Interpreter를 선택하고,
   
   
3. 오른쪽에 Project Interpreter 선택 창 옆 [톱니바퀴 모양] 버튼을 눌러 [Add...]를 선택하면 새 창이 뜨는데,
   
   
4. 왼쪽 메뉴에서 Virtualenv Environment를 선택하고,
   
   
5. 오른쪽 메뉴에서 Existing Environment 라디오 버튼을 선택하고, Interpreter 선택 창의 옆 [...] 버튼을 눌러 경로를 찾는 창이 나타나면, .../miniconda3/envs/tensorflow/bin/를 찾아 python을 선택한다.
   내 맥의 경우 /Users/sangjincho/opt/miniconda3/envs/tensorflow/bin/python 으로 선택되었고, Miniconda설치 환경에 따라 경로가 바뀔 수 있다.
   
   
6. Interpreter를 선택한 후 아래의 Make available to all projects 체크박스를 선택하여 나중에 다른 프로젝트에서도 동일한 환경을 선택할 수 있도록 한다.
   
   
7. [OK] 버튼을 누르면 창이 닫히고, Preferences 창에 사용할 수 있는 패키지 리스트가 나타난다. 마지막으로 [OK] 버튼을 누르면 PyCharm에서 tensorflow 환경이 갖춰진다.

5번 항목에서 Miniconda 설치 위치를 확인하려면, Finder에서 홈을 선택하고 숨김파일 보기(command+shift+.)로 전환하면 .conda라는 폴더가 보이고, 그 안에  environments.txt 파일이 있는데, 거기에 내가 설치한 가상환경, 여기서는 tensorflow에 해당하는 위치가 기록되어 있다.