하단의 설치대로 해서는 정상 동작이 어려울 수 있습니다. (2016-09-09)
되도록이면 위 URL과 같은 방법으로 진행하시는 것을 추천 드립니다.
서버로 사용할 것이기 때문에, 안 열어도 크게 불편한건 없습니다.
# 이더넷 장치 확인 $ ifconfig -a # 이더넷 장치가 enp2s0 라는걸 확인 # IP 등록 $ sudo nano /etc/network/interfaces # 에디터 모드에서 다음과 같이 추가 (1.209.128.xxx IP는 실제 할당 받은 IP로 대체해서 입력) auto enp2s0 iface enp2s0 inet static address 1.209.128.xxx netmask 255.255.255.0 gateway 1.209.128.254 dns-nameservers 211.115.194.2 168.126.63.2 # 저장하고 나옴 # DNS 등록 $ sudo nano /etc/resolv.conf # 에디터모드에서 없으면 등록하고 나옴 nameserver 211.115.194.2 nameserver 168.126.63.2 # 저장하고 나옴 # 이더넷 장치 내렸다가 올림 $ sudo ifdown enp2s0 $ sudo ifup enp2s0 |
패키지 업데이트 해 줍시다.
sudo apt-get update |
작업은 이제 로컬 PC에서 ssh 접속해서 합니다. 로컬 PC 모니터, 키보드, 마우스는 필요 없습니다.
# 패키지 확인 $ dpkg -l | grep ssh # ssh 설치 $ sudo apt-get install openssh-server # ssh 활성화 확인 (22 포트가 열려 있는지 확인) $ netstat -ntl |
다음의 방법으로 설치 (알아서 nVIDIA 그래픽카드 찾아서 최신 버전으로 설치해줌)
# UI 모드 끄고 나서 함. SSH 접속이 아니라 서버에서 직접 할 때는 Ctrl + Alt + F6으로 CLI 모드에서 진행 $ service lightdm stop $ sudo su - $ cd /usr/local/bin/ $ wget -Nc smxi.org/sgfxi $ chmod +x sgfxi $ ls -al $ ./sgfxi $ reboot |
이미 nVIDIA 드라이버를 설치했기 때문에, 다음의 설치 작업은 진행하지 않습니다. |
$ sudo apt-get purge nvidia-* $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install nvidia-367 |
비교
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$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv |
$ sudo virtualenv tf_gpu $ sudo chown -R user:user tf_gpu |
$ source tf_gpu/bin/activate |
$ pip install matplotlib |
$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl |
$ pip install git+https://github.com/dunovank/jupyter-themes.git $ jupyter-theme -t oceans16 -f consolas -fs 11 |
$ jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --notebook-dir=/home/tensorflow/tf_gpu/train & |
해당 IP:8888로 접속하여 확인 (위와 같은 화면 확인)