chrome ヘッドレスの環境構築(Ubuntu編)
今回はchrome ヘッドレスの環境構築(Mac編)で説明できなかったUbuntuでchrome ヘッドレスを動かす方法について説明したいと思います。 用意するもの Ubuntu [オプション]Ruby(2.3.4) chrome ヘッドレスの起動設定(Ubuntu) 必要なライブラリをインストール $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y libappindicator1 fonts-liberation chromeのインストール $ curl -O https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb $ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb ※curlコマンドが使えない場
Ubuntu 22.04 LTSへの最新版Dockerのインストール
「OS標準のDockerが古すぎる・・・」 「Ubuntu 22.04 LTSに最新版Dockerをインストールしたい」 このような場合には、この記事の内容が参考となります。 この記事では、Ubuntu 22.04 LTSに最新版Dockerをインストールする方法を解説しています。 本記事の内容 Ubuntu 22.04におけるOS標準のDockerUbuntu 22.04における最新版Dockerのパッケージ取得Ubuntu 22.04への最新版DockerのインストールDockerの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 Ubuntu 22.04におけるOS標準のDocker Ubuntuには、OS標準のソフトウェアが存在しています。 ApacheやNginxなどには、OS標準のソフトウェアが存在します。 そして、DockerにもOS標準のソフトウェアは存在しています。 $
Ubuntu22.04 LTS での Deep Learning 環境の構築 - Qiita
概要 本記事は Ubuntu22.04 LTS 上でのDeepLearning環境の構築方法について記載します。 nvidia-driverのインストール方法や、UbuntuとNvidiaGPUの相性などが改善されてきており 困ることが少なくなってきましたが、良く行う作業のため、設定方法を記事とします。 以前の記事や Ubuntu 20.04 LTS との影響のある変更点 Ubuntu の Desktop System が X11 から Wayland がデフォルト設定となりました。 (が、設定をする途中で、X11に切り替わります。） pyenv の Path の設定が変わりました (2021/05 あたりからPathの通し方が変わっています。) 関連記事 Install USB の作成 iso イメージを利用して Install USB を作成してください http://www.ubun
画像生成AI「Stable Diffusion」を4GBのGPUでも動作OK＆自分の絵柄を学習させるなどいろいろな機能を簡単にGoogle ColaboやWindowsで動かせる決定版「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」インストール方法まとめ
(2022/09/22 17:52更新)画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単に利用するための実行環境の1つである「Stable Diffusion web UI」のコントリビューター(開発貢献者)の1人であるAUTOMATIC1111氏が、フォークではないものの同名で「機能全部盛り」なStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)の開発を進めています。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ◆目次 1：AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでできること・対応していること 2：Google Co
CUDA10.2をUbuntu18.04にインストール - Qiita
準備 システムの状態を最新にします。 万一のためLinuxカーネルヘッダーもインストールしておきます。 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade $ sudo apt install linux-headers-$(uname -r) CUDA 10.2のインストール プリインストールされているNVIDIAグラフィックドライバとCUDAのアンインストール CUDAは他のUbuntuのパッケージのように以前のバージョンから自動でアップグレードできません。 マイナーバージョンの違いも自動でアップグレードされません。 このマイナーバージョンの違いがグラフィックなどのトラブルを引き起こします。 そのため一度NVIDIAのグラフィックドライバとCUDA関係を全てアンインストールします。 設定ファイルも消去します。 CUDAインストールの際正しいバージョンのNVIDIA
Installing the AWS SAM CLI - AWS Serverless Application Model
Install the latest release of the AWS Serverless Application Model Command Line Interface (AWS SAM CLI) on supported operating systems. For information on managing a currently installed version of the AWS SAM CLI, including how to upgrade, uninstall, or manage nightly builds, see Managing AWS SAM CLI versions.
EC2 G4インスタンスのAmazon Linux 2にNVIDIA CUDAをインストールしてみた | DevelopersIO
EC2 G4 インスタンスは NVIDIA Turing アーキテクチャの NVIDIA T4 Tensor コア GPU を搭載するGPU系インスタンスです。 費用対効果に優れ、機械学習推論やグラフィックスを多用するアプリケーションに向いています。 今回は、このG4にNVIDIA TeslaドライバーとCUDA環境を構築する方法を紹介します。 インストール方針 CUDA をインストールするには、主に以下の3通りがあります。 インストール済みAMIを利用 RPMパッケージからインストール インストーラー(runfile)からインストール 上のものほど、環境を簡単に用意でき、運用負荷も低いため、おすすめです。 後ろ2つのどちらが選ぶべきかについて、NVIDIA の公式ドキュメント *1から引用します。 2.5. Choose an Installation Method The CUDA T
Gephiを新しくインストールする方へ。 - Qiita
単純に自分用のメモです。 Gephiを日本語のサイトからインストールしようとすると、立ち上がりません。 日本語サイトの情報はかなり古いです。 Gephiをインストールするにはこれから紹介する2つの手順を踏んでください。 1.最新のGephiを英語サイトからダウンロード 下記のサイトからダウンロードしてください。 英語公式サイト 日本語サイトと英語サイトのバージョンの違い 私の執筆時で、 日本語サイト・・・ver0.8 英語サイト・・・ver0.9.2 2.Javaの64bit版をダウンロード 皆さんが普段インストールしているJavaはおそらく32bit版です。 下記のサイトから64bit版をインストールしてください。 https://java.com/ja/download/manual.jsp リンク先のオフライン(64ビット)をインストールしてください。 私がはまったミスなので、どこか
[ipywidgets] 19. Jupyter labでipywidgetsを動かす
はじめに jupyter labでipywidgetsを使おうとして、冒頭に%matplotlib notebookと入れても動作しません。 ここでは、jupyter labでipywidgetsを使う方法について説明します。 解説 ipywidgetsのインストール conda install -c conda-forge ipywidgets condaを使ってipywidgetsをインストールします。 jupyter-matplotlibのインストール conda install -c conda-forge ipympl jupyter notebookまたはlabでインタラクティブな図を表示できるjupyter-matplotlibをインストールします。 nodejsのインストール conda install -c conda-forge nodejs jupyter labの拡
![[ipywidgets] 19. Jupyter labでipywidgetsを動かす](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c04e8e2df52747e38c3834daa96b96dbc93ae1c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsabopy.com%2Fwp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F01%2Flogo_ipywidgets.jpg)
mac OSXにxgboostインストールをした - みたぬメモ
これまでの前置き srknr.hatenablog.com ようやく成功したので手順を記しておきます。 (といっても相互フォロワーのみきおくんのおかげで解決したようなものです。感謝🙇) 1. Installation Guide — xgboost 0.6 documentation を開く Building on OSXのガイドに沿って以下コマンドを入力 git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; cp make/minimum.mk ./config.mk; make -j4 今までは依存ライブラリであるclang-ompを導入してからインストールしようとしてずっとコケていたのですが、ガイドによるとこれはそういったものに依存せずにインストールできるものらしい。へえなるほど。 2. 項目Python
【CentOS6】yum で最新の git を入れる - 2noの日記
wing リポジトリを使う。 groonga+mroonga なども yum でインストール出来る様になるので便利。 epel リポジトリの導入 $ rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm wing リポジトリの導入 $ cd /etc/yum.repos.d/ $ wget http://wing-repo.net/wing/6/EL6.wing.repo git のインストール $ yum --enablerepo=wing install git 結果 =========================================================================================================
Cygwinでapt-cygのインストール - Qiita
apt-cygは、Cygwinでアプリケーションを簡単（※）にインストールするためのツール。 ※ インストールする際にsetup.exeを使わずに1コマンドで済む。 公式版は開発が止まっているらしいので、他の方がforkして作っているものをダウンロード
gem installでGitHubリポジトリにある最新版をインストールする - Qiita
って書いて bundle update spring を実行してね。 参考: https://github.com/jonleighton/spring/issues/143#issuecomment-17984728 みたいなことがある。だいたいの場合はこれでいいんだけど、ここで引用しているspringの場合、これで直るのは bundle exec spring だけで、 bundle exec 無しだと実行できない。（僕の勘違いかも知れないので、正しいやり方を知っている人は是非コメントで教えてください。） 我慢して古いバージョンをRubygemsから引っ張ってきてインストールしてもいいんだけど、やっぱりbundlerでインストールしてあるのと同じバージョンにしたい。 で、gemコマンドにはgitリポジトリを指定して直接インストールする機能が無いので、こういう場面ではspecific_i
Caffe | Installation: OS X
OS X Installation We highly recommend using the Homebrew package manager. Ideally you could start from a clean /usr/local to avoid conflicts. In the following, we assume that you’re using Anaconda Python and Homebrew. CUDA: Install via the NVIDIA package that includes both CUDA and the bundled driver. CUDA 7 is strongly suggested. Older CUDA require libstdc++ while clang++ is the default compiler
人工知能で画像合成する「ostagram」実行環境の作り方 - Hacking My Way 〜 itogのhack日記
何かと話題な人工知能。 中でもニューラルネットワークを使って2枚の画像を合成する「ostagram」というプロジェクトが話題になっている。 https://www.facebook.com/ostagram/ 冒頭の画像のように、画像に別の画像のスタイルを適用することによって、ゴッホっぽい、エッシャーっぽい、ムンクっぽいなどの画像を生成することが出来る。 で、作例は #ostagram あたりをキーワードにググってもらうとして、以下Macで試す手順を紹介する。 CUDA対応してるマシンがあると速いけど、なくてもOK。 neural-style 以下が、この画像生成を実現するプロジェクト。 https://github.com/jcjohnson/neural-style 事前準備としてTorch7,loadcaffeが必要で、CUDAはあったほうが良い。 Torch7のイインストール ht
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https://opencv.github.io/cvat/docs/administration/basics/installation/
Ubuntuに最新のNode.jsを難なくインストールする - Qiita
MacでJupyter Notebook(Anaconda)を利用する手順 - Qiita
TensorFlow
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