Ubuntu14.04 LTS を dist upgrade で、16.04 にしたので、CUDA と cuDNN を入れ直しすことにしました。 NVIDIA Driver を入れ直す Before installing the CUDA Toolkit on Linux, please ensure that you have the latest NVIDIA driver R390 installed. The latest NVIDIA R390 driver is available at: www.nvidia.com/drivers を発見。 現在のバージョンを確認。 $ nvidia-smi Tue May 1 21:25:53 2018 +-------------------------------------------------------------------
「TensorFlow」をソースからインストールする場合、ビルドツールとしてGoogleが開発した「Bazel」を使用する必要があります。 hatakazuが動かしたいと思っているコンピュータ囲碁プログラム「AQ」と「PhoenixGo」も、「TensorFlow」フレームワークにもとづいているので、ソースから「Bazel」を使ってビルドすることになっています。 そういうわけで、あらかじめ「Bazel」をインストールしておくことにしました。 Bazel: プロジェクトページ、GitHubレポジトリ、インストール手順 ここでは、「Ubuntu 18.04 LTS 日本語 Remix」に「Bazel」をインストールする方法と、基本的な使いかたについて記述していきます。 1. 前提となる環境 インストールするコンピュータの仕様は以下のとおり。 -- Dell Inspiron 14 7472 C
自分のローカル環境(MacBook)で少しでも実行速度を改善しようとしたときの メモです。 はじめに 自分のローカル環境(MacBook 12inch, 2016, SkyLake CPU) は決して速いマシンではないです。 ファンレスなので熱くなりやすいし、そもそも TDP 5W クラスなのであまり無理はできません。 それでもやはりローカル環境もある程度使うことを考えておかないと、ちょっとしたことを 試すには不便です。 というのも、Keras + TensorFlow に最初に手をつけるであろうサンプル (keras/examples/mnist_cnn.py) を物は試しで動かしてみたところ、77分程かかってしまいました。 まずは通常のインストール 自分の環境は、以下のようになっています。 bash$ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersi
はじめに カブクで機械学習エンジニアをしている大串正矢です。今回はTensorFlowをソースからビルドする方法とその効果について書きます。 背景 機械学習ではトライ&エラーが当たり前です。この回数をできるだけ多くすることでより良いモデルの選定が可能になります。そのために少しでもモデルの学習速度を上げたいので今回はその手段の一つであるTensorFlowをソースからビルドすることによる高速化について紹介します。 TensorFlowをソースからビルドすることによって得られる最適化について sourceからビルドしていない場合は下記のメッセージが出ます。(TensorFlow1.8.0の場合)CPUに用意されている命令セットAVX2、FMAを使用していないことになります。 CPUでこれらの命令セットに対応している場合はソースからビルドする方が早くなります。 2018-05-01 17:28:
チームでiOSアプリの開発をしていると、ビルドのコストが肥大化しがちです。ピクシブでは、ビルドとテストをMac mini上に構築したJenkinsで行っているのですが、ビルドキューが詰まり、開発速度が上がりにくくなっていました。 これを改善するため、最近、iOSチームのビルドサーバーを、Mac mini 1台から3台に増やし、マスター・スレーブ環境でビルドできるようにしました。今回、そのための設定について、エンジニアの @anchan から紹介します! ビルドサーバーの環境設定は、GitHubに公開しています! モチベーション Xcodeは1台のマシンでビルドを並列化できません。チームメンバーとアプリの数が増えるにつれ、それに比例してJenkinsのビルドキューが詰まるようになりました。 Mac mini 1台では厳しくなってきたので、Mac mini 3台でJenkinsのマスター・スレ
2014/04/23追記 別記事にshenzhenでipaファイル作成する方法を書きました。 ↑のほうが簡単です。 DeployGateでiOSアプリを配布できるようになりましたが、配布の度にGUIからちまちまアーカイブするのはだるいです。 だるくて仕事やる気がなくなりSNSをダラダラ眺めていたら、make adhocだけで.ipaをサッと作るという記事が流れてきたのでDeployGateで配布するところまで出来るようにしてみました。 まず、AdHoc配布用にプロビジョニングプロファイルを作成します。 iOS Developer CenterのCertificates, Identifiers & Profilesから、 [Provisioning Profiles] > [Distribution]でAd Hocのプロビジョニングプロファイルを作成してください。 作成したらダウンロードし
Qt5の最新版をビルドしておためしする記事です。 公式のドキュメントはこちら「Building Qt 5 from Git」 補足する感じです。 基本は見てもできません。 リポジトリにある「README」も見るといろいろヒントがあります。 /// 環境(参考) /// ・Windows 7 Pro (64bit) ・Virtual Boxにインストール ・割り当てコア数2 ・割り当てメモリ2G ・3DアクセラレーションON(だけどVBのドライバが対応してないと言われて無意味に・・・。) 注意 作業をするフォルダは「c:\qt5」として以下の説明をします。 /// 環境作成 /// 1.必要なツールをインストール 以下のツールが必要になります。 ・VisualStudio2008 Pro(もしくは2010) ・ActivePerl (5.12以上) ・ActivePython (2.7以上)
今更だけど書くことも無いのでちょっとメモ。 MacOSX Lionを使っている人でQtを使いたいと思ってる人は面倒だし時間もかなり掛かるけどビルドしてインストールすることをおすすめする。(LionでQt使うなら4.8.0以降がいいと思う) Qt LibraryでインストールしたQt 4.8.0は調子がわるい。元に前作ったアプリはバイナリでインストールしたQtでビルドすると正常動作しなかったが自力でビルドしなおしたQtなら動作した。 ちなみにターミナルがよくわからない場合も考えてちょっとだけターミナルなんかの操作も丁寧に書いてみた。 ということでビルド方法。とりあえずApp StoreからXcodeをインストールしてgccコマンド等のビルド系のコマンドが使えるようにしておく。 Qt4.8.0のソースをDLするQtのサイト -> http://qt.nokia.com/title-jp/ から
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