カテゴリー: PC-OS-IT
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nvidia DIGITSをインストールのためにnvidia-dockerをまずインストールしてみた。 まだ、DIGITSのインストールはうまくいかない。
１．前提条件
driverやcuda, cudnnはインストールずみ
２．dockerのインストール
docker-engineのインストールが、雑誌の手順でうまくいかなかったので、docker-ceをインストール（ceはcommunityバージョンで無償）
$ sudo apt install -y curl linux-image-extra-$(uname -r) linux-image-extra-virtual
$ sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates
$ sudo apt-get install software-properties-common
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
$ sudo add-apt-repository "deb https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install docker-ce
$ sudo docker run hello-world
最後の行は確認のためのもの
追記：別のPCで別の方法を試したところ下記で、docker-engineがインストールできた。
$ curl -sSL https://get.docker.com/ | sh
$ git clone https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker.git
$ cd nvidia-docker
$ sudo make install
$ sudo nvidia-docker-plugin
雑誌やWEBではsudo nvidia-docker volume setup と書いてあるが、最近のバージョンではnvidia-docker-pluginを使えとの事の様。
別の端末から
$ sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
出来た。
Ubuntu 16.10にwineをインストールしたが、wine上でのwindowsソフトの表示が豆腐□の 様になってしまう。 ネットで調べていろいろ試したが、解決せず。
最終的には、http://hajimeten.hatenadiary.jp/entry/2016/04/25/000114を参考にして、強引ながら解決した。
$ cp /usr/share/fonts/truetype/droid/DroidSansFallbackFull.ttf droidfontbk.ttf
$ sudo cp .wine/drive_c/windows/Fonts/wqy-microhei.ttc /usr/share/fonts/truetype/droid/DroidSansFallbackFull.ttf
ブルートアタック対策等のため、ログインとadminをLan内に制限
Limit login of wordpress to Lan user for measures of brute attacks.
Insert the following code into some-login.php and admin.php .
if(sbstr($_SERVER[“REMOTE_ADDR”],0,8)!==”192.168.”){ exit; }
まずはインストール (installation on ubuntu)
$ sudo apt install pari-gp
ラズパイ上のmathematicaからあるプログラムを移植してみたが、さすがにマシンパワー
の差で１０倍弱速くなった。
移植先は、Core i7-7700, 32GB
但し、１コア上でしか動いていないので、それほど速いわけではない
安い（容量少ない）SSDを購入して、増設、それをbootにしてubuntuを入れなおした。 partitionのところで、てこずったが、
'https://kledgeb.blogspot.jp/2014/04/ubuntu-1404-uefi-2-uefipcubuntu-1404.htmlを
参考にしたところ出来たので、メモとして残しておく
使用環境： Ubuntu 16.10 Tensorflow-gpu (ppi install)
またもや、tensorflow/modelsが見当たらない。
そこで、旧い版数のところからソースを持ってきた。
しかし、旧い版数ではエラーになったので、いくつかのpythonコードを引っ張ってきたら、なんとか動いた。（どうも、pipからではなく、ソースからした方が良かったのかも）
'https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/translate/translate.py
( dtype=dtypeの部分をコメント化もした）
'https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/rnn/python/ops/rnn_cell.py
'https://github.com/petewarden/tensorflow_ios/blob/master/tensorflow/python/ops/seq2seq.py
'https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/translate/seq2seq_model.py
'https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/rnn/python/ops/core_rnn_cell_impl.py
'https://www.codatlas.com/github.com/tensorflow/tensorflow/master/tensorflow/con
trib/legacy_seq2seq/python/ops/seq2seq.py
'https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/platform
/app.py
'https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/client/s
ession.py
また、ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[2048,2048] translate.pyというエラーになったので、translate.py中のサイズを変更。
tf.app.flags.DEFINE_integer(“from_vocab_size”, 40000, “English vocabulary size.”)
tf.app.flags.DEFINE_integer(“to_vocab_size”, 40000, “French vocabulary size. ”)
この辺は20000に変更
tf.app.flags.DEFINE_integer(“size”, 1024, “Size of each model layer.”)
上記の1024を512にしたところ動いた
GPUメモリー使用量は、5.8GB
（当方のGPUは、GTX-1060(6GB)なので、originalではだめだったみたい）
サイズやlayer数を変えればよいみたい。
約34万stepはしないといけないみたい。私のマシンでは1時間に1万stepぐらいしか進まな
い。step time=0.27なので26時間ぐらいかかりそう。
'http://qiita.com/KojiOhki/items/45df6a18b08dfb63d4f9
2017/2/23追記
36万stepまで進んだところで、止めて、翻訳の実験。
エラー発生。 translate.pyで下記を変更
' Load vocabularies.
en_vocab_path = os.path.join(FLAGS.data_dir,“vocab%d.from” % FLAGS.from_vocab_size)
fr_vocab_path = os.path.join(FLAGS.data_dir,“vocab%d.to” % FLAGS.to_vocab_size)
en_vocab, _ = data_utils.initialize_vocabulary(en_vocab_path)
_, rev_fr_vocab = data_utils.initialize_vocabulary(fr_vocab_path)
vocab%d.from をvocab%d.enに
vocab%d.toをvocab%d.frに 変更したところ動いた。
翻訳は、雑誌に載っている例の様にはならず、_unkが多い。
回数が少ないせいなのか、vocabularyのサイズを減らしたせいなのかは不明。