# 4장 확인
## NVIDIA Driver / CUDA / cuDNN 설치 확인
* NVIDIA Driver v3.84이상 설치여부 확인하기
```
nvidia -smi
```
* 버전이 낮다면 [OS 및 기본 SW 설치](https://edimoon777.github.io/docs/Install_OS_SW.md) 편 참고
* CUDA v9.0 설치여부 확인하기
```
nvcc --version
```
* 버전이 낮다면 [Jetson TX2 개발을 위한 Jetpack / NVcaffe / DIGITS 설치](https://edimoon777.github.io/docs/Install_Jetpack.md) 편 참고
* cuDNN v7.0.5 설치여부 확인하기
```
cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
* 버전이 낮다면 [Jetson TX2 개발을 위한 Jetpack / NVcaffe / DIGITS 설치](https://edimoon777.github.io/docs/Install_Jetpack.md) 편 참고
* cuDNN 버전을 v7.0.5로 고정하기
```
sudo apt-mark hold libcudnn7 libcudnn7-dev libcudnn7-doc
```
## TensorFlow v1.8 설치 (v1.7부터 tensorRT와 통합)
* 개요
* 참고 사이트:
* 안정적인 개발환경을 구축을 위해 Virtualenv 기반 설치
* GPU를 사용하는 버전을 중심으로 설명
* CUDA Profiler Tools Interface 설치
* 설치
```
sudo apt-get install cuda-command-line-tools-9-0
```
* `sudo gedit ~/.bashrc`를 통해 경로 추가
```
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH:+${LD_LIBRARY_PATH}:}/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
```
* 가상환경 생성
```
virtualenv --system-site-packages ENVNAME # for Python 2.7
virtualenv --system-site-packages -p python3 ENVNAME # for Python 3.n
```
* 가상환경 활성화
```
source ~/ENVNAME/bin/activate
```
* pip v8.1 이상인지 확인
```
easy_install -U pip
```
* 가상환경에서 GPU용 tensorflow 설치
```
pip install --upgrade tensorflow-gpu # for Python 2.7 and GPU
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.n and GPU
```
* 설치여부 확인
* 가산환경 활성화 여부 확인 후 `python` 실행
* 아래 명령어 코딩
```
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
```
* `Hello, TensorFlow!` 출력되는 지 확인