Ubuntu 18.04 画面解像度・マルチモニターのエラー対処 - Qiita
Ubuntu 18.04にアップデートしたら、画面設定がおかしすぎてめちゃめちゃ時間を取られた。 まず、画面の解像度が選べない。そして私はマルチモニター（デュアルディスプレイ）なのだが、１つの画面しか認識していない。 くそったれと思いながら、ドライバの更新だったり、画面解像度の設定をCUIから打ったりしたけど、結局は１つのコマンドで全て解決できたので、共有しておく。 前準備 まずはお約束の 画面解像度、マルチモニター設定の解決コマンド 以下のコマンドだけで全て解決しました。cuda-toolkitを使ってインストールすることが重要みたいですね。 このコマンドを見つけるまでにいろんなnvidiaドライバもインストールしてしまったのですが、 以下のコマンドが全て自動で消してくれました。 ちなみに私のGPUはNVIDIA Geforce 1080Tiなので、nvidia-driver-390の「
KerasのLSTM model.predictを解読した話 - Qiita
概要 KerasやTensorflowを使用してニューラルネットワークの重みを計算したものの、それをどうやって実アプリケーション（iPhoneアプリとか、Androidアプリとか、Javascriptとか）に使えば良いのかって、意外と難しい。 単純なニューラルネットワークとなれば、単純で良いのだが、今回LSTMで学習した重みを使用する必要があったので、KerasのLSTMのPredictの内容を解読した。 学習済みの重みはmodel.get_weights()で取ってこれるが、こいつに関する情報がググっても全く出てこない。 結局、コードを書いて、ごちゃごちゃ手当たり次第に試していった結果、model.get_weights()で取ってくる重みは、 1つ目(インデックス0)：LSTMの入力層の入力に対する重み、入力ゲートの重み、出力ゲートの重み、忘却ゲートの重み 2つ目(インデックス1)：隠
Dockerのリソースの制限（CPU/メモリ）とCPUの動きについてまとめ - Qiita
Dockerリソースの制限について 環境情報 Red Hat Enterprise Linux 7.1 Docker 1.6.2.el7 リソース管理を実現する機能 cgroups Linuxの標準機能cgroupsを使用して、リソース管理を実現しています。詳しくは以下のリンクなどをご覧ください。 Control Groups cgroups --cpuset-cpus CPUの割り当てを決定するオプションです --cpuset-cpus 0 #CPUコア0を使用 --cpuset-cpus 0-2 #CPUコア0～2を使用 --cpuset-cpus 1,2 #CPUコア1と2を使用 /sys/fs/cgroup/cpuset/system.slice/docker-xxx.scope/cpuset.cpus に割り当てられたCPU情報が管理されています。
dockerはOS上のディスク領域をどう使っているのかまとめた - Qiita
dockerのディスクの使用方法 dataとmetadata dockerはディスクの管理方法として、dm-thinというDeviceMapperの機能を使います。 詳細は以下を参考にして下さい。 dm-thinの概要 Docker専用のLinux - RHEL Atomic Hostが登場！ dm-thinではデータ領域とメタデータ領域が必要なため、dockerは/var/lib/docker/devicemapper/devicemapperにdataというデバイスファイルイメージと、metadataというデータを作成します。 fileコマンドで確認するとdataはext4 filesystemです [root@master mnt]# ls -lh /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper 合計 8.5G -rw-------. 1 root
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