TensorFlow #

TensorFlow는 머신러닝 특히 딥러닝에 대한 수요를 충족시키기 위한 라이브러리를 제공하며 한창 주목 받고 있는 이미지 러닝에 대한 라이브러리를 통합적으로 제공하며 구글이 개발하여 많은 주목을 받았다. 특히나 많은 양의 데이터와 연산에 필요한 CPU, GPU 코딩 방식을 지원하며 그래프로 표현되는 데이터 플로우 그래프를 지원한다.

TensorFlow의 활용 #

가상이미지와 비슷한 맥락인 Docker를 기본적으로 제공하며 가장 쉽게 TensorFlow를 사용한 환경을 시험할 수 있으며 기본적으로 IPython notebook(특정 커널의 사용을 가정하여 설명하기에 jupyter 보다는 IPython으로 지칭) 환경에서 이용이 가능하다.

특히나 Docker 이미지가 아닌 라이브러리를 Local에 설치할 경우 사용자의 환경에서 직접 이용 또한 가능하다.

Setup #

• Pip install
• Virtualenv install
• Anaconda install
• Docker install
• Installing from sources

위와 같은 방식의 설치 가이드를 제공하고 있으며 게 설치가 가능하다. (https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup)

GPU #

GPU 연산을 이용하기 위해서는 NVIDIA CUDA score가 2점 이상인 GPU만 사용이 가능하며 해당 titanX - 12Gb의 GPU가 가장 최상의 성능을 나타낸다. 해당 list는 아래 페이지에서 확인이 가능하다(https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)

Reference #

TensorFlow - https://www.tensorflow.org

Incoming Links #

Related Data Sciences (DataScience 0) #

• 기계학습/케라스/이미지 분석