Ubuntu 16 Tensorflow 0.11 RC1 설치

/* Anconda2 환경에 tensorflow 0.11 RC1 설치하기 */

기존에는 git clone으로 텐서플로우 소스를 받아서 Bazel로 컴파일(오래걸리고 오류도 종종 남) 후

생성된 패키지 파일을 pip install 해서 설치 했다

위의 버전 RC1 부터 bazel 컴파일 없이 바로 pip 설치가 가능하다

tensorflow 0.11 RC1부터 cuda8 + cudnn5.1에 pip 설치가 가능하다.

        (cuda , cudnn 버전이 위의 버전과 다르다면 소스로부터 컴파일 해서 설치 해야 한다.)

이렇게 만들어진 파일로 pip 설치한다면 ./configure로 설정 안해도 되고, Bazel 컴파일을 하지 않아도 된다

여기서 pip는 우분투 자체 pip가 아니다.

anaconda2 의 pip설치로 anaconda2 패키지로 들어가게 된다

확인하는 방법은 터미널에 python 입력 시 우분투 자체 python 인지 anaconda2 python 인지 알 수 있다

(환경 변수 설정에서 기본 python이 anaconda2 python으로 설정 되어 있어야 한다)

# pip install 업데이트

$ pip install --user --upgrade --ignore-installed pip

# guthub 터미널에서 사용하기

$ sudo apt install git

# tensorflow 0.11 RC1 pip 설치파일 다운로드

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

# tensorflow pip 설치 !

$ pip install --user --upgrade --ignore-installed tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

# anaconda2에 tensorflow가 패키지로 들어가 있는지 확인

아래 그림처럼 아나콘다 패키지가 나열되고 그 안에 텐서플로우가 들어가 있다 !

$ pip list

# tensorflow 소스파일 받기

tensorflow 0.11 rc1이 anaconda python pip로 잘 들어가 있다. 이제 작업해볼 소스파일을 받아오자

앞서 설치한 tensorflow 0.11의 소스파일을 받는 방법은

1. 깃허브에서 tensorflow 0.11 소스 클론

2. 아까 다운로드받은 .whl 파일을 열고 tensorflow 폴더를 꺼내는 방법

2번째가 가장 간단하다. 난 여기서 꺼낸 소스파일을 사용 했다

# 종합 테스트 MNIST 돌려보기

텐서플로우 소스코드가 설치된 폴더로 이동 후 터미널 열기

$ cd $HOME/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist

$ python convolutional.py

마지막 테스트를 보면 cuda 라이브러리도 잘 동작하고 학습 데이터를 받아 학습하기 시작한다.....

여기까지 하려고 정말 많이 재설치 했다 ㅜㅜㅜ

ubuntu16 + nvidia driver + cuda8 + cudnn 5.1 + anaconda2 + bazel + tesorflow 0.11RC1

성공 했다

(11/30 내용추가)(tensorflow 0.12부터 Windows 환경에서 GPU지원까지 PIP 설치로 지원한다...)

참조 : https://tensorflowkorea.wordpress.com/tag/tensorflow/