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1. GPU

   1. nVIDIA GeForce GTX 1060 (CUDA cores 1280)
   2. TensorFlow에서 이 녀석이 일을 주도적으로 할 겁니다.

2. OS

   1. Ubuntu 16.04.1 LTS (Ubuntu Desktop for developers)
   2. Desktop 설치는 개취입니다. 

설치 참고 사이트

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그래픽카드 드라이버 + CUDA Toolkit + cuDNN + TensorFlow

https://marcnu.github.io/2016-08-17/Tensorflow-v0.10-installed-from-scratch-Ubuntu-16.04-CUDA8.0RC-cuDNN5.1-1080GTX/

하단의 설치대로 해서는 정상 동작이 어려울 수 있습니다. (2016-09-09)

되도록이면 위 URL과 같은 방법으로 진행하시는 것을 추천 드립니다.

OS 설치

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OS 설치 이미지 준비

1. OS 설치용 ISO Image 파일 다운로드
2. USB 준비
3. USB에 ISO 이미지를 이식

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1. 가상 환경 설치

   코드 블럭
   language bash
   $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv

2. 가상 공간 만들기

   코드 블럭
   language bash
   $ sudo virtualenv tf_gpu $ sudo chown -R user:user tf_gpu

3. 가상 공간 활성화

   코드 블럭
   language bash
   $ source tf_gpu/bin/activate

   1. Quit 명령어 : deactivate

4. 가상 공간에 GPU용 소스 설치

   코드 블럭
   language bash
   $ pip install matplotlib

5. 플롯 라이브러리 설치 (그래프 확인용)

   코드 블럭
   language bash
   $ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

6. 주피터 테마 설치 및 적용

   코드 블럭
   language bash
   $ pip install git+https://github.com/dunovank/jupyter-themes.git $ jupyter-theme -t oceans16 -f consolas -fs 11

   1. 개인 CSS 공유 :   custom.css (테마 적용할 때, 테마 css 파일 위치가 표시되므로, 해당 css 파일을 편집기로 열어서 수정함)
   2. 개인 화면
      

7. 주피터 노트북 실행 (미리 생성해둔 폴더로 실행)

   코드 블럭
   language bash
   $ jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --notebook-dir=/home/tensorflow/tf_gpu/train &

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