AWSのGPUインスタンスでTensorFlowを動かす - Qiita
以下の環境で試したので、インストール時の作業記録を残しておきます。 Mac OS X CPUのみ Amazon web service(AWS) GPUあり なお、TensoFlowはWindowsで動作しません。TensorFlowが採用しているGoogle製のビルドツールBazelが、LinuxとMacのみの対応です。手元にMacかLinuxマシンが無ければ、AWSでUbuntu環境を用意するのが簡単だと思います。 Mac OS X CPUのみで動作するパッケージをインストールしました。最もお手軽です。 スペック - MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2014) - CPU: 2.2 GHz Intel Core i7 - メモリ: 16 GB 1600 MHz DDR3 公式ドキュメント通りpipでパッケージを導入。 $ sudo easy_inst
情弱だけどディープラーニングフレームワークCaffeを使ってみたい - Qiita
TL;DR← 下記の２記事を読めば終わり。 EC2でCUDAを使いたい GPUインスタンス上でDocker使ってCaffeしたい はじめに どうも、情弱太郎です。 最近、ディープラーニングという言葉は持て囃されていますね。 昔のビックデータのそれを思い出しました。 その辺のオジサン（sucks）が部下に『ほら、最近パソコンがネコ分かるようになった、あー、あれ、ドープラーニングだっけ？アレでなんかできないの？』って言われたときに対応できるようにしておきたくなったので、ディープラーニングしてみることにしました。 ディープラーニング、いろいろ実装があるみたいです。 最近だと https://github.com/NervanaSystems/neon これも良さげですが、使い方が全く分からないです。 なんだかんだでCaffeってのがドキュメントちゃんとしてる風なので、Caffeをやってみることに
CUDA 6.5 on AWS GPU instance running Ubuntu 14.04 - Seven Story Rabbit Hole
Sometimes awesome things happen in deep rabbit holes. Or not. Using a pre-built public AMI Based on the instructions in this blog post, I’ve created an AMI and shared it publicly. So the easiest thing to do is just use that pre-built AMI: Image: ami-2cbf3e44 for US-East or ami-c38babf3 for US-West (Ubuntu Server 14.04 LTS (HVM) – CUDA 6.5) Instance type: g2.2xlarge (if you skip this step, you won’
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http://expressionflow.com/2016/10/09/installing-tensorflow-on-an-aws-ec2-p2-gpu-instance/
Before you install Tensorflow on your Mac or your AWS, you must know !! – Tinyfool's blog
