仕事用マシンをMacBookProからUbuntuデスクトップに乗り換えて1ヶ月運用してみました | PSYENCE:MEDIA
Ubuntuのバージョンは16.04を利用しています。 macOSで使っていたツールの乗り換え 乗り換えの検討で一番の悩みどころは「macOSで使っていたあれはUbuntuでできるの？」というところかと思います。乗り換えてから１ヶ月程度経ちましたが、現状は以下に紹介するツール群を使っています。ツール選びにあたっては、前述のk0kubun氏の記事や、Ubuntu Alternatives and Similar Software - AlternativeTo.netというサイトが参考になりました。 [ エディタ ] Visual Studio Code macOSから使い続けていますが、体感ほぼ同じで使用できます。たまにCI環境の構築等でiOSのビルドをする場合は、リモートデスクトップでMacBookProに接続して作業しています。 [ ターミナル ] iTerm2 -> guake グロ
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
Deep Learning環境はKeras + Docker + Jupyter Notebook + GPUがいいカンジ - もょもとの技術ノート
はじめに ポチポチKeras動かすのにどのような環境がいいのか考えてみました Keras + Docker + Jupyter Notebook + GPUの環境構築作業ログを紹介します Keras GitHub - fchollet/keras: Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on Theano or TensorFlow. わかりやすいインターフェースがかなり好き Docker TensorFlowで学ぶディープラーニング入門～畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 を参考にしました この本ではDockerを使用してます 当初はvirtualenv使用して環境作る予定だったので、勉強になりました 環境の移植性いいね GPU使用できるのいいね Ju
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