1. Deep Learning을 구현할 때 서버가 필요한가?
    검색.
    web extension using deep learning
    chrome "extension" using deep learning

찾아낸 것.
How to build Chrome Extension with AngularJS & Google's Natural Language API
(https://medium.com/@subodhgarg/how-to-build-chrome-extension-with-angularjs-googles-natural-language-api-370f9a4953e)

모르겠다.

GPU를 확인하래서 GPU 확인.
명령어: lspci | grep -i VGA
있다는 듯.
찾은 블로그에서 processor 수 확인 방법 알려줘서 processor 수도 확인.
명령어: cat /proc/cpuinfo | grep processor | wc -l
8개라는 듯.

sudo apt-get install python3-pip python-dev

sudo pip install tensorflow-gpu

(에러가 있었음. The directory '/home/shkim/.cache/pip/http' or its parent directory is not owned by the current user and the cache has been disabled. Please check the permissions and owner of that directory. If executing pip with sudo, you may want sudo's -H flag.
The directory '/home/shkim/.cache/pip' or its parent directory is not owned by the current user and caching wheels has been disabled. check the permissions and owner of that directory. If executing pip with sudo, you may want sudo's -H flag.)

CPU에서 텐서 연산을 빠르게 해주는 BLAS library
sudo apt-get install build-essential cmake git unzip
pkg-config libopenblas-dev liblapack-dev

파이썬 과학 라이브러리 넘파이, 싸이파이, 맷플롯립
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-yaml

HDF5 library (대용량 수치 데이터 파일 이진 포맷 저장 - 효율성)
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python-h5py

케라스 모델 시각화 Graphviz, pydot-ng (필수 아님)
sudo apt-get install graphviz
sudo pip install pydot-ng

예제 코드
sudo apt-get install python-opencv

씨아노 설치 (선택 사항)
sudo pip3 install theano

케라스 설치
sudo pip3 install keras

아 설정 다 마쳤는데 GPU 없으면 실험 시간이 엄청 길다고 한다.
구글 코랩 써봐야겠네;