Nam-I Kim
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Visual studio code, pipenv를 활용한 강화학습 개발 환경 꾸리기(1)

Setting

기본 환경은 Windows, VS code, Python으로 결정했습니다. VS code, Python은 공식 홈페이지에서 다운받아 설치하면됩니다.

Python

Python의 버전은 그림에서는 3.12로 되어있네요. 저는 이전버전인 3.11을 사용하고 있습니다. 안정적인 적절한 버전 선택하면 될 듯합니다.

위처럼 공식 사이트를 통해 설치를 하실 때 환경변수 를 반드시 추가해 주셔야합니다.

혹은 공식 사이트가 아닌 Microsoft APP store를 이용해서 설치하시면 환경변수가 자동으로 설정되는 것으로 알고있습니다.

(환경변수를 잘 만질줄 아는 분이라면 잘 설정하셔서 사용하시면 됩니다!)

PATH


pipenv

pipenv는 pip + virtualenv이 합쳐진 툴로 패키지 관리와 가상환경 기능을 제공해줍니다. Windows PowerShell을 열고 설치 명령어를 칩니다.

pip install pipenv

다음으로 빈 폴더 하나 생성하고 그 안에서 가상환경을 생성합니다.

mkdir my_project
cd my_project
pipenv --python 3.11

위 예시는 파이썬 3.11 버전이지만 적절히 선택하면 됩니다.


pipenv

가상환경 생성


이렇게 생성된 가상환경 폴더(위에선 my_project)를 VS code를 통해 열어보겠습니다. VS code -> file -> open folder를 통해서 열면됩니다. 그리고 폴더 안에 Pipfile 이 생성된 것을 확인할 수 있습니다.


pipenv_vscode

pipfile 내용


파일 내부에 이 가상환경에 설치된 파이썬 및 패키지 정보가 들어있습니다. 추후 동일한 환경을 꾸려야 할 때 이 파일 하나로 환경을 만들 수 있습니다. 지금은 빈 가상환경을 꾸렸으므로 파이썬만 설치되어있고 패키지와 dev-패키지는 아무것도 없는 것을 확인할 수 있습니다.


package 설치

계속해서 꾸려진 가상환경에 필요한 package를 설치해보겠습니다. PyTorch 공식 홈페이지에 numpy와 같은 사전 패키지가 있는지 확인하라고 합니다. 그럼 우리도 numpy 패키지를 설치해 보겠습니다. 방법은 간단합니다. pipenv install을 이용해서 설치하면 됩니다.

pipenv install numpy

numpy 패키지를 깔면 Pipfile안에 numpy 패키지가 설치되었다는 표시가 나타납니다.

pipenv_numpy

pipfile에 명시된 numpy 패키지


최종적으로 이 튜토리얼에서 필요로하는 모든 패키지 목록은 다음과 같습니다.

  • numpy
  • PyTorch 관련 패키지
  • matplotlib
  • pandas
  • gymnasium
  • ipykernel

(확인해본 결과 numpy, scipy 등 PyTorch 의존성 패키지는 Pipfile에 나타나지는 않지만 Pytorch를 설치하면 자동으로 설치가 됩니다.)

미리 설치해보셔도 좋습니다. 그렇지 않다면 이어질 포스트들에서 간략히 각 패키지 설명과 "설치하세요"라는 말이 있을 것이고 그 때 설치하셔도 좋습니다.

바로 이어서 PyTorch를 설치해 볼텐데 2023년 10월 현재 사소한 이슈로 인해 공식 홈페이지 지침대로 깔리지 않습니다. 이어지는 포스트에서 이 부분을 살펴보겠습니다.

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