MakefileでDocker+Jupyter Notebookなどの機械学習環境をスマートに扱う - CC56
先日機械学習界隈の方とDockerの話をした際、Makefileを使って機械学習環境の整備をしている人は実は少数派なんじゃないかと感じました。 機械学習で使うコマンドは引数が長く、とても覚えられるものじゃありません。暗記できていてもミスタイプしたり、tmux内とかだと折り返されて何書いてるかよくわからなくなりがち 。Ctrl＋Rとかで検索かけようとしても大体はdocker...から始まるのでタイプ数多くなりがち。 Makefile は、Docker のコマンドをいい感じにまとめやすく、jupyter notebook に使う長ったらしいコマンド jupyter notebook --port 8888 --ip="0.0.0.0" --allow-root なども簡略化できます。そういうわけで、全体的な生産性の向上に繋がると信じています。 今回紹介する Makefile は Docker
Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]
最新版にアップデートしました。 古くなっていたところなど多数あったので、アップデートして所属のテックブログとして投稿しました。よろしければこちらをまずは参照ください。 このページは、残しておきます。 機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtu
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日本の科学技術計算コミュニティが目指すべき姿 ―SciPy Japan 2019レポート | gihyo.jp
4月23～24日、東京でSciPy Japan 2019が開催されました。SciPyはNumPy、matplotlib、Jupyterなど科学計算系のPythonパッケージの開発者やユーザー向けコミュニティで、本場アメリカでは、2002年から毎年カンファレンスが開催されています。今回は日本で初めてSciPyのカンファレンスが開催されましたが、5か国から90名が参加する盛況ぶりでした。現在、多くの注目を集めているTensorFlowやChainerなどのディープラーニング用のPythonパッケージのほか、Jupyter NotebookやApache Arrow、Daskなどの技術トピックにふれる発表もあり、濃厚な2日間となったカンファレンスの内容をレポートします。 1日目：初心者向けチュートリアル 「Hands-on TensorFlow 2.0」 1日目のチュートリアルは、TensorF
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