일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- 산청 황토 펜션
- tensorflow
- Python
- 파이썬 yield
- python yield
- 하늘숲펜션
- 인공지능
- 지리산 둘레길
- machine learning
- 파이썬
- 지리산 황토 펜션
- 오봉 계곡
- 전용 계곡
- 출근 전날
- 하늘숲 황토 펜션
- 텐서플로 설치
- ubuntu
- cuda
- CUDA9.0
- LISP 함수
- 황토펜션
- HTML
- 하늘숲황토펜션
- anaconda tensorflow
- 지리산 펜션
- LISP
- 파이썬 GUI
- 계곡 펜션
- tensorflow 설치
- 아나콘다 텐서플로
- Today
- Total
목록텐서플로 설치 (2)
YongWook's Notes
딥러닝 환경 구축하기 (Tensorflow) - 사용 이전 포스트에서 Python3.6, Anaconda, CUDA 9.0, cuDNN을 모두 설치하였다. 이번 포스팅에서는 Anaconda를 이용하여 가상 환경을 만들고, Tensorflow 예제를 실험해보도록하자. 이번 포스트는 Anaconda의 사용법 공부보다는, 딥러닝 환경을 구축하는 것 자체에 목적을 두기 때문에 명령어 위주로 간단히 짚고 넘어가겠다. 가상 환경 생성 Windows10의 시작버튼을 클릭하고 Anaconda를 검색하여 설치된 Anaconda Prompt를 실행한다. 이제 conda라는 명령어로 Anaconda를 사용할 수 있게 되었다. 프롬프트에 다음의 코드를 입력하여 새 가상환경을 만들자. >> conda create -n tens..
딥러닝 환경 구축하기 (Tensorflow) - 설치 이제껏 모든 실험은 연구실의 PC로 진행했었는데 이제 집에서도 딥러닝 실험을 돌리며 따뜻하게 겨울을 나야겠다는 생각에 오랜만에 환경구축을 해보았다. 연구실에서는 Windows10 + Anaconda + CUDA 8.0 + cuDNN 조합이었는데, 이번에 집에서 세팅한 환경은 Windows10 + Anaconda + CUDA9.0 + cuDNN이다. 간단하게 과정을 설명하기 위해 링크 위주로 포스팅을 진행한다. 편의상 Windows10은 설치 되어 있다고 가정한다. 설치 순서는 다음과 같다. 0. Python 3.6.7 설치 링크 : https://www.python.org/downloads/ - Download Python 3.6.7 Python은 T..