TensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法 - 株式会社カブク
どうも、おはこんばんちわ、カブクの足立です。 「カブクのエンジニアが普段何をしているのか」を明らかにする目的で始まったオフィシャルゆるブログ。 今回は、「TensorFlowでGPUが使えない」というエントリーに感動したので（失敗こそ大切な情報！）、私のTensorFlowの実行環境を構築する方法とその失敗・解決方法をご紹介します。 TensorFlowをGPUで動かす環境を作る 環境 以下の環境を構築します。 OS: Ubuntu 14.04.2 ビデオカード: NVIDIA GeForce GTX980Ti Driver: nvidia-352 Library: CUDA Toolkit(v7.5.18), cuDNN(v7.0) Framework: TensorFlow 0.8.0(Linux GPU版) etc: Python2.7.6, Docker 1.10.2 ビデオカード
Tensorflowを使ったDeep LearningにおけるGPU性能調査 - 株式会社カブク
Kabukuエンジニアブログを始めます どうも、おはこんばんちわ、カブクの足立です。 カブクのエンジニアって何やっているのか分かりにくいね、と言われ続け、我々のことを知ってもらうためにエンジニアブログなどで発信していかねば。 と、一念発起してはや半年。 忙しさにかまけて先延ばしにし続けるあるある状況を打開すべくKabukuエンジニアブログを始めます！ 会社のエンジニアブログは重厚長大で、会社ブランディングを意識し、自社が技術的に優れている事をアピールする風潮があります。我々はそこに風穴を空けるべく、重厚長大ではないブログも書いていこう！ 重厚長大じゃなくても世の中のためになることはある。 もっとライトにエンジニアがオフィシャルブログで情報発信していってもいいじゃないか。 と、言い訳たっぷり、ハードルを地中に埋めたところで、記念すべき第一回は会社のビジネス活動に関係ないDeep Learni
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