TensorFlow をソースからコンパイル 20180917版 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
(2019-09-22 追記) NVIDIA Docker は現在では非推奨 (Deprecated) な方法となっています。 代わりに NVIDIA Container Toolkit を使ってください。 blog.amedama.jp 以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習を GPU (CUDA) で高速化する記事を書いた。 このときは、それぞれの環境の分離には Python の virtualenv を使っていた。 blog.amedama.jp 今回は、別の選択肢として NVIDIA Docker を使う方法を試してみる。 NVIDIA Docker というのは NVIDIA が公式で出している Docker から CUDA を使えるようにするユーティリティ群と Docker イメージ。 このやり方だと Docker ホストには NVIDIA Driver さ
Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Ubuntu 16.04 LTS) - CUBE SUGAR CONTAINER
以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習スピードを GPU を使って速くする記事を書いた。 ただし、このとき使った OS は Mac OS X (macOS Sierra) だった。 blog.amedama.jp とはいえ NVIDIA の dGPU を積んだ Mac がどれだけあるんだというと、正直なかなか無いと思う。 実際にやってみるとしたら Linux だよねということで、今回は Ubuntu 16.04 LTS を使う場合について書く。 インストールの手順については次の公式ドキュメントをベースに進める。 Installing TensorFlow on Ubuntu | TensorFlow 環境について 今回使った OS のバージョンなどは次の通り。 $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_REL
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