UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 18.04 LTS対応】
UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 18.04 LTS対応】：機械学習＆ディープラーニング環境構築入門（1/3 ページ） GPUを活用したTensorFlow／PyTorch／Chainerなどによるディープラーニングを実践するための環境をUbuntu上に構築する際の選択ポイントと手順を説明する。 連載目次 0. ディープラーニングのOS環境の選択指針 TensorFlowやPyTorch、Chainerなどのライブラリを使ったディープラーニング（Deep Learning）／機械学習（Machine Learning）を始めようと思ったなら、本当の初心者／学習者であればGoogle Colaboratoryの活用をお勧めする（※参考「ディープラーニングを始めるための、作業環境の特長と使い分け指針：Google Colaboratory入門」）。しかし「本格的
第532回 LXDのコンテナからGPUを利用する | gihyo.jp
第521回ではUbuntu 18.04 LTSに最初からインストールされているコンテナ管理システムLXDについて紹介しました。今回はコンテナの中からホスト上のGPUデバイスを利用する方法を紹介しましょう。 コンテナから見えるデバイス LXDで作成したコンテナからアクセスできるデバイスは、システムが起動するために必要なものだけに制限されています。 container$ ls /dev/ console full log net pts stderr tty core fuse lxd null random stdin urandom fd initctl mqueue ptmx shm stdout zero しかしながらコンテナの中からもホスト上に見えているデバイスにアクセスできると嬉しい場合は多々あります。LXD 2.0以前でこれを行おうとするといろいろと細かい設定が必要でした。ところ
第454回 Ubuntu 16.04 LTSにNVIDIA製ドライバーをインストールする3つの方法 | gihyo.jp
Ubuntu Weekly Recipe 第454回Ubuntu 16.04 LTSにNVIDIA製ドライバーをインストールする3つの方法 NVIDIAのGPUを搭載したグラフィックボードが人気です。2016年はVR・深層学習といった技術が大きく飛躍した年でした。その2016年リリースされたPascalアーキテクチャのグラフィックボードは、VRにも深層学習にも真価を発揮するとあって非常によく売れているようです。実際Pascalのおかげで、今年のNVIDIAの売上高は前年比35%アップなんて調査もあるくらいです。今回はそんなNVIDIAのGPUドライバーをUbuntuにインストールする方法を紹介します。 NVIDIA製GPUのドライバーについて Ubuntuで一般的に使われているNVIDIA製GPU向けドライバーには、次の2種類が存在します。 コミュニティ製のFLOSSなドライバー（nouv
Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
(2019-09-22 追記) NVIDIA Docker は現在では非推奨 (Deprecated) な方法となっています。 代わりに NVIDIA Container Toolkit を使ってください。 blog.amedama.jp 以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習を GPU (CUDA) で高速化する記事を書いた。 このときは、それぞれの環境の分離には Python の virtualenv を使っていた。 blog.amedama.jp 今回は、別の選択肢として NVIDIA Docker を使う方法を試してみる。 NVIDIA Docker というのは NVIDIA が公式で出している Docker から CUDA を使えるようにするユーティリティ群と Docker イメージ。 このやり方だと Docker ホストには NVIDIA Driver さ
Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Ubuntu 16.04 LTS) - CUBE SUGAR CONTAINER
以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習スピードを GPU を使って速くする記事を書いた。 ただし、このとき使った OS は Mac OS X (macOS Sierra) だった。 blog.amedama.jp とはいえ NVIDIA の dGPU を積んだ Mac がどれだけあるんだというと、正直なかなか無いと思う。 実際にやってみるとしたら Linux だよねということで、今回は Ubuntu 16.04 LTS を使う場合について書く。 インストールの手順については次の公式ドキュメントをベースに進める。 Installing TensorFlow on Ubuntu | TensorFlow 環境について 今回使った OS のバージョンなどは次の通り。 $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_REL
Ubuntuアップデートしたらログインできなくなった(nvidia GPU使用) - 備忘録とか日常とか
いつものようにUbuntu14.04のアップデートが来たので、 促されるままにアップデート・再起動したらGUIでログインできなくなった話。 何とか直せたのでメモしておく。 結論から言うとnvidiaのGPUのせいらしい。 かなり試行錯誤したのでもっとスマートにやる方法も多分あるけど一応。。 環境： Ubuntu14.04 GeForce GTX970 参考元は以下 Ubuntuで認証画面を無限ループさせる方法と対処 - 拾い物のコンパス 本の虫: Ubuntu 14.04のUnityの設定をぶっ壊した場合の修復方法 Ubuntu14.04にCaffeをインストールしたらCUIでしか起動しなくなったからどうにかした話 - モノクロタイム ubuntuにnVidiaドライバを入れたらUnityが起動しない場合の対処 - Qiita Ubuntu 14.04 で 最新の NVIDIA ドライバー
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