백만스물하나안녕Ȣ16;세요
Tensorflow .160;번1704; 강1340; 1077;니다.
1060; 강1340;lj16; Tensorflow 홈6168;1060;1648;에 나와1080;lj16; 과1221;1012; 따라해 본 내용1077;니다.
원문1012; 보고 dz10;1004;시면 아래 링크를 참1312; 해 1452;세요
https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/get_started/os_setup.html#download-and-setup
Tensorflow lj16; 리눅스 환ᅆ1;에서 ᇼ1;1089;Ȣ16;고 Python 1004;/196; 실행.121;니다.
따라서 리눅스와 Python1012; 기본1004;/196; 설치해야 Ȣ16;고
,144;기에 Tensorflow를 추가/196; 설치 해야 합니다.
1060;를 위해서 크,172;보면 3가1648; 0169;법1060; 가능한데요
1. 리눅스에 파1060;선1012; 설치Ȣ16;lj16; 법
2. 리눅스에 가상 파1060;선 환ᅆ1;1012; 설치(Virtualenv, Anaconda) Ȣ16;lj16; 법
3. Windows에 Docker를 설치Ȣ16;고 그 위에서 실행 Ȣ16;lj16; 법
가상 파1060;선 환ᅆ1;1012; 구축Ȣ16;lj16; ,163;1060; 여러프/196;1229;트를 1652;행 할ǐ12;lj16;
1339;다고 Ȣ16;lj16;데 오늘1008; 1228;1068; 기본1060; .104;lj16; 1번 0169;법1012; 1060;용해서 설치 해 보,192;습니다.
가. 리눅스가 설치.104;Ǻ12; 1080;lj16; 머신1060; 1080;다고 가1221;Ȣ16;고 1652;행Ȣ16;,192;습니다.
    1200;lj16; google cloud에서 Virtual machine1012; 사용해서 환ᅆ1;1012; 구축했습니다.
    사용해 보니 1339;더라구요. 클릭 ኧ1;번1004;/196; 원Ȣ16;lj16; 코Ǻ12;에 원Ȣ16;lj16; 운영체1228;/196;
    가상 머신1012; 만들Ǻ12; 1469;니다.
    개0156; 환ᅆ1;1008; Ubuntu14.04 LTS /196; 1652;행 했습니다.  
나. Python 설치
   Ubuntu14.04에lj16; 기본1004;/196; python 2.7.61060; 설치 .104;Ǻ12; 1080;습니다.
다. PIP를 설치 해 1469;니다.
   sudo apt-get install python-pip python-dev
   1060;,163;1008; Python1004;/196; 1089;성.108; Library를 관리Ȣ16;lj16; 프/196;그ǖ16;1004;/196;
   Python에서 Ȣ16;나1032; 라1060;브러리를 사용Ȣ16;/140;면 다른 라1060;브러리에 1032;1316;성1060; 1080;Ǻ12;서
   다른 필요한 ,163;들1012; 설치 해 1480;야 합니다.
   설치가 한번에 .104;1648; 않1012; 수 1080;lj16;데요   
   위와 같1008; 에러가 0156;생Ȣ16;면 sudo apt-get update 를 해 1452;시고
   sudo apt-get install python-pip 를 실행 켜1452;시면 완료 .121;니다.
라. Tensorflow 설치
  텐서플/196;우에lj16; 여러가1648; 버1204;1060; 1080;습니다.
  Python 버1204;별/196; 설치 버1204;1060; 달라1648;고 GPU 1060;용여ǥ12;에 따라서도 버1204;1060;달라1665;니다.
  1228; PClj16; CPU 0150;에 없Ǻ12;서 CPU only, Python 2.7 버1204;1004;/196; 설치 해 보,192;습니다.
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see "Install from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see "Install from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.5
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see "Install from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.9.0-py3-none-any.whl아래 .160; 명/161;Ǻ12;를 실행 시켜 1452;시면 설치가 완료 .121;니다.
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl  
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
마. 설치 확1064;
  1096; 설치 .104;었lj16;1648; 확1064;1012; 위해서 간단한 코드를 실행 시켜 보,192;습니다.
$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
간단7176; 코드를 살6196;보면
Tensorflow 에서 모든 변수lj16; Tensor 라lj16; 단위/196; 처리.121;니다. (그래서 Tensorflow 1077;니다.)
tf.constant lj16; 상수형 Tensor를 생성 해 1452;lj16; 명/161;1060;고
tf.Session 1008; 텐서가 수행.104;lj16; 환ᅆ1;1012; 캡슐화 해 1469;니다.
결국 상수를 생성Ȣ16;여 Session안에 1665;Ǻ12;넣고 수행 해1452;lj16; 구1312;가 .104;,192;습니다.
또 다른 예1228;를 보면 아래와 같1060; 산술 연산도 가능합니다.
 a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
421228; PC에서 수행한 결과lj16; 아래와 같습니다.
여기까1648; Ȣ16;시면 기본 설치가 완료 .121;니다.
수고Ȣ16;ǯ12;습니다.
다1020;에lj16; 간단한 모형1012; Ȣ17;습 시켜 보,192;습니다.
CUDA도 아마 compatibility 2.1인가 부터 지원할 겁니다.
가속 정도도 대단히 궁금합니다
점점 흥미롭습니다. 쪼금 어렵기도 합니다.
전문가의 탄생입니다. 화이팅입니다.
링크하나 연결해드립니다
http://www.complexity.co.kr/?p=2476
본격적으로 하게 되면 장비를 갖출테니 그때 해 볼 수 있을 것 같습니다.
안그래도 Titan X 사고 싶어서 보는데 가격이 만만치 않네요
얼른 머신러닝용 클라우드 서비스가 나오기를 기다리고 있습니다.
Amazon에서는 GPU 4개짜리 instance가 있어서
아쉬운데로 여기서 해 볼 수 있을 것 같습니다.
감사합니다.
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
titan 아니라도 저렴하게 돌릴 수도 있는 모양입니다.
gtx 950 이상이면 되는 것으로 나옵니다.
gtx950만해도 코어가 768개입니다.
Cpu쪽은 제약이 있다는 얘기를 듣지 못 했습니다
제 생각에는 리눅스만 설치 된다면 문제 없을것 같습니다
그렇다면 이 경우는 nvidia가 아닙니다. 아마 ati
ati는 않됩니다.
ati 기반 gpu는 TensorFlow 사용할 수 없습니다. ati용은 openCL이 있는데 TensorFlow는
openCL 지원하지 않습니다. 앞으로는 지원될 것으로 봅니다만..
The directory '/home/USERRR/.cache/pip/http' or its parent directory is not owned by the current user and the cache has been disabled. Please check the permissions and owner of that directory. If executing pip with sudo, you may want sudo's -H flag.
The directory '/home/USERRR/.cache/pip' or its parent directory is not owned by the current user and caching wheels has been disabled. check the permissions and owner of that directory. If executing pip with sudo, you may want sudo's -H flag.
tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.
You are using pip version 8.1.1, however version 9.0.1 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.라고 뜨면서 텐서플로우설치가 되지않습니다.. 영어고자라 막막하네요. 어떻게 하면되는지..
USERRR@PC-GOGO:~$ python
Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named tensorflow