AWSのGPUインスタンス上のDockerコンテナでTensorFlow for Rを試す - INPUTしたらOUTPUT!
TensorFlow for RがRStudioからリリースされたので早速試してみた。環境構築が面倒になってきたのでEC2上にDocker環境を構築し、tensorflow+rstudioコンテナを作ったので手順をメモしとく。 項目 設定 リージョン オレゴン Amazon マシンイメージ CentOS 7 (x86_64) - with Updates HVM インスタンスタイプ g2.2xlarge ストレージの追加 EBS Cold HDD (sc1) 500GB CUDA 7.5 事前にCUDAのインストール、nouveauの無効化はしておくこと。 Docker, nvidia-dockerのインストール ホストとなるEC2にInstallation on CentOSに従ってインストールする。 # yumのリポジトリにDockerを追加 $ sudo tee /etc/yum.r
pyenvが必要かどうかフローチャート - Qiita
pyspaの統合思念体の渋川です。 「pyenv使いましょう！」系の記事、全部ゴミ — Yoshifumi YAMAGUCHI (@ymotongpoo) September 29, 2016 これはpyenvがダメではなくて、pyenvをとりあえずインストールしておきましょう記事がダメという意味だそうです。すでにとんぷーが5年前にこの問題について書いています。これを読んで分かる人には不要です。 この記事では「便利」と「必要」は分けて考えています。後者にフォーカスしています。 前提知識 Environment Isolation Tool(環境分離ツール)というカテゴリの開発補助ツールがあります。pip install Sphinxとか書いたら、ライブラリはグローバル空間に入っちゃいます。複数バージョン入れられません。そんなときに使うのが、この環境分離ツールです。最近はいろいろな言語がこれ
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