딥러닝 애플리케이션 개발을 시작하기 전에 먼저 컴퓨터를 셋팅해야 합니다. 아주 필수적이지는 않지만 최신 NVIDIA GPU에서 딥러닝 코드를 실행하는 것을 권장합니다. 특히 합성곱 신경망을 사용한 이미지 처리나 순환 신경망을 사용한 시퀀스 처리 같은 일부 애플리케이션을 CPU에서 실행하면 아주 빠른 멀티코어 CPU라도 매우 오래 걸립니다. 실제로 CPU에서 실행할 수 있는 애플리케이션일지라도 최신 GPU를 사용하면 보통 2배나 5배 또는 10배 정도 속도가 빨라집니다. 컴퓨터에 GPU카드를 설치하고 싶지 않다면 대안으로 AWS EC2 GPU인스턴스나 구글 클라우드 플랫폼을 고려해 볼 수 있습니다. 클라우드 GPU 인스턴스는 시간에 따라 비용이 과금되는 점을 유념하세요.
로컬 컴퓨터를 셋팅하는지 또는 클라우드를 사용하는지에 상관없이 유닉스(Unix) 운영체제를 사용하는 것이 좋습니다. 기술적으로 원도에서 케라스를 사용할 수 있지만(3개의 케라스 백엔드 모두 원도를 지원합니다) 권장하지는 않습니다. 부록 B에서는 우분투에서 설치하는 방법을 안내합니다. 원도 사용자라면 가장 간단하게 동일한 실행 환경을 준비하는 방법은 우분투로 듀얼 부트가 되도록 컴퓨터를 셋팅하는 것입니다. 조금 번거로울 수 있지만 우분투를 사용하면 장기적으로 시간이 절약되고 문제가 발생할 가능성이 적습니다.
케라스를 사용하려면 텐서플로 또는 CNTK또는 씨아노를 설치해야 합니다(또는 3개의 백엔드를 서로 바꾸어 가며 작업하려면 이들 모두를 설치합니다). 이 책에서는 텐서플로를 중점적으로 다루곻 씨아노에 대해서는 일부만 소개합니다. CNTK는 다루지 않습니다.
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