Dockerを使ってGPUも使える分析環境を構築してみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。Kaggle Meetup面白かったです！またあいましょう。 今日はDockerを使った分析環境構築の話をしようと思います。 Dockerを使って何を作ろうかと思ったら、分析環境さっさと作りたい・・・ cudnn等の更新が面倒であることが思い浮かびました。 なんとなく、Dockerを使えば解消できるのではないかといったことを思いつき遊んでみました。 Dockerとは Dockerはコードやシステムライブラリ、システムで利用するのを実行するために 必要な全てが含まれているものをラップするソフトウェアらしい。 OS上で仮想環境を立ち上げ、ソフトウェアなどの実行ができます。 www.docker.com Dockerのメリット 公式サイトによれば、次のとおりです。 階層化されたファイルシステムから構築されるので、ディスクやイメージが効率的 DockerコンテナはL
「ゼロから作るDeep Learning」の環境をDockerで作る - Qiita
僕はpythonも機械学習も全く知識が無かったのですが、ここ最近のニュースでも話題が多いですし、何か触りだけでも勉強できたらなと思っていたところにオライリーのゼロから作るDeep Learningがわかりやすいという話を聞いて買ってみました。 適度に数学的な部分も省かれてて、自分のような厳密な証明とかよりイメージを知りたいようなライトな感じの人にはとてもおもしろく読めました。また解説されていることがソースレベルで説明されているのが大変わかりやすかったです。 で、普段pythonとかをガリガリ書いている人はいいんだと思いますが、とりあえずやってみたいときに、pythonいれてnumpyいれて、matplotlibいれてやるのも（一回作ってしまえばいいですが）ちょっとメンドいですよね。 ならDockerで作ってしまおうと思ったのですが、この本ででくるmatplolibでグラフ描画（GUI）があ
【超高速】Single Shot Multi-box DetectionをMacで試す【物体検出】:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
FasterRNNは遅すぎることが問題だった。darknetによるYOLOはなかなか良かった。 しかし最近はもっと高速かつ高精度な物体位置検出手法があるらしい。それがSSDこと、Single Shot Multi-box Detectionだ!! https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd まあ細かいことはどうでもいいが、重要なのは精度がそこそこ高くてかつ高速な位置検出ができるということだ。それ以外のことは基本的にどうでもいいのだ。詳しいことが知りたい人は論文を参照のこと さて、このSSDですが、ウェイ・リューさんという人が作った実装は相変わらずCaffe魔改造実装なので基本的にはすぐには動かない。面倒くさい。どうしてこんなことになっているのか。 とはいえ、まあ愚痴っても仕方がないので動かす方法を探す。できればCaffeのインストールは避けたい。M
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
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