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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. 테스트 예제 : deep_fizz_buzz.py

2. 비교

   차트
   imageFormat png orientation vertical title 실행시간 비교 type bar
   실행시간 TEST PC (GPU) Local PC (CPU) deep_fizz_buzz.py 50 62

3. 워낙 간단한 예제다 보니 별 소용이 없었습니다. 이미지 관련해서 뭔가 예제가 있으면 다음에 재비교 해 보겠습니다.

Tensorflow 설치 환경 구축

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PIP 인스톨 및 텐서플로우 설치

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
      Image Added

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 &

TensorFlow 동작 확인

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해당 IP:8888로 접속하여 확인 (위와 같은 화면 확인)