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LPICレベル1技術解説無料セミナーに参加してきた

LPICレベル1技術解説無料セミナー 開催日時:2014/01/19(日) 13:30〜16:30 開催場所:AP浜松町 対象者:Linuxをこれから学習する人、体系的にLinuxを学習したい人。LPIC101ベース 所感 ひと通りLinuxは利用できるが、独学だったため、自分の実力を確認するため受講。 講師が「SSHとか知ってますかー?」とか聞いちゃうような初心者を対象にしたセミナー    ちょっとしたコマンドオプションのTipsは得 […]

LPIC Level2(201&202)に1ヶ月で合格できる方法(実証済み)

LPIC201に引き続き、LPIC202にも合格したので、試験を受けようと思っている人、勉強中の人に向けて流れとコツを伝えます。 ここに書いてあることを機械的に実施するだけで、合格できると思います。 内容を腑に落ちるまで理解する、といったややこしいプロセスは不要です。 (本質的にはそうした方が良いというのは承知の上で、試験合格にフォーカスしています) さて、これから具体的に説明していきます。 試験概要 90分で60問の問題 CBT形式で […]

GeForce 1060搭載のノートPCにLinuxを載せて動かす・・・のに滅茶苦茶苦戦した

愚行(GPU付きノートPCにLinuxを入れて使う)に及んだ理由 今までのメイン機がUbuntuで、高いお金を出して購入したLinux版Mathematicaを新PCでも使いたかった MathematicaでのCUDAと、機械学習と仮想通貨マイニングをしたくなったのでGPUが載ったマシンが欲しかった 各種サーバや開発環境の構築はWindowsよりもLinux系のほうがやっぱりラク OfficeもゲームもしないのでWindows要らない […]

【cron】定期的に処理を行う【MacOS】【Linux】

Pythonによるスクレイピング&機械学習 Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみようより 学習ログ。 前回 2-4では WebAPIからのデータ取得 を行いました。 リクエスト、レスポンスJSON取得、pythonデータにデコードしてごにょごにょできるようになりました。 この章で得られるもの 2-5では、cronに […]

[Weekly] GitHubで人気のオープンソースTOP5🌟

11月11日〜18日の間に、GitHubで公開されているオープンソースの中で最もStarが付いたプロジェクトを紹介していきます🌟 No.1 git-flight-rules gitのフライトルール https://github.com/k88hudson/git-flight-rules No.2 state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems すべての機械学習の問題について、 […]

Ubuntu Server 18.04をGPU深層学習計算サーバーにするための最小限の設定

GPUと関係ない作業 インストーラーではopensshサーバー以外を入れない。現時点では英語でインストールしないとインストーラーがうまく動かないらしい。スワップパーティションとホームパーティションを独立させておけば別バージョンのUbuntuなどでそれらを再利用出来る。alternative installer (debian installer)で最初にF6を押すとエキスパートモードを選ぶことができる。またそこでブートコマンドラインのu […]

Ubuntu 18.04にTensorFlow-GPUをインストールする+Jupyter Notebookのサービス化

構成 5/20現在,公式で18.04用のバイナリは提供されていないっぽいです。aptで入るけど,やると死ぬ(libcublas.so.9.1がないと怒られるが,CUDA9.1を入れてもうまくいかない)。そもそも最新版のTF1.8.0ではCUDA 9.0までしか対応してないみたい……?TF1.9でCUDA9.1を飛ばして9.2に対応するみたいなのでそれを待つ必要がありそうです。 なので,以下の構成でインストールしました。 TensorFl […]

TensorFlowをインストールし、MNIST for Beginnersまでを試す

CentOSにて、とりあえずTensorFlowの動作を確認出来る所までを記載します。 前提 CentOS7 Anaconda 手順 Anaconda環境準備 CentOS7にAnacondaの環境構築の手順でAnacondaまでをインストールします。 TensorFlow用仮想環境準備 conda create -n tensorflow python=3.5 source activate tensorflow TensorFlow […]

TensorFlow-GPU 環境構築 2018年3月

はじめに 機械学習系の環境を定期的に一から作りなおすことにしている そこで得たノウハウを記録に残しておきたい クリーンインストールした Linux でやっていく ローカルマシンとして利用する想定 Linux Mint 18.3 Cinnamon 64-bit Ubuntu 16.04 でもたぶん同じ方法でいけるはず ただしデスクトップ環境としては、 Mint のほうがより安定していると感じた MacでUbuntu 16.04ブータブルU […]

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