우분투를 다시 설치하고 새로운 마음으로 tensorflow를 설치했습니다. 전에 할 때는 별 고생을 다하면서 했는데 이번에는 한 번에 깔끔하게 깔렸네요.
Ubuntu 16.04 위에서 gpu를 호환시키기 위해 CUDA Toolkit 8.5와 cuDNN 5.1을 설치하였습니다. 몇 개월 사이에 버전이 업그레이드 되면서 최근 문서에서는 권장하는 버전도 업그레이드 된 것 같습니다.
아무래도 기본적인 수학 지식이 부족해서 머신러닝 알고리즘만 공부하다가는 한 세월 걸리고 저번에 멘탈이 나가서 한동안 공부를 손에서 놓았었습니다. 그래서 tensorflow로 소스 코드를 작성하면서 병행할 계획입니다.
| [TensorFlow] 텐서플로우 Ubuntu 14.04 설치 (0) | 2016.11.04 |
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$ sudo apt-get install python-pip python-dev$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow$ source ~/tensorflow/bin/activate(tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
(tensorflow)$ deactivate
패키지 의존성 : http://bazel.io/docs/install.html
.sh 파일 설치 : https://github.com/bazelbuild/bazel/releases
$ chmod +x PATH_TO_INSTALL.SH
$ ./PATH_TO_INSTALL.SH --user
Install other dependencies$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
Install version 7.5 if using our binary releases.
Install the toolkit into e.g. /usr/local/cuda
https://developer.nvidia.com/cudnn
Download cuDNN v4 (v5 is currently a release candidate and is only supported when installing TensorFlow from sources).
Uncompress and copy the cuDNN files into the toolkit directory. Assuming the toolkit is installed in/usr/local/cuda, run the following commands (edited to reflect the cuDNN version you downloaded):
파일 복사
$ tar xvzf cudnn-7.5-linux-x64-v4.tgz
$ sudo cp cudnn-7.5-linux-x64-v4/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cudnn-7.5-linux-x64-v4/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
~/.profile 가장 아래 부분에
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
설치 테스트홈 디렉터리에서 $ source ~/tensorflow/bin/activate$ python...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
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>>>| tensorflow 설치 완료 (0) | 2016.12.11 |
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