chrome ヘッドレスの環境構築(Ubuntu編)
今回はchrome ヘッドレスの環境構築(Mac編)で説明できなかったUbuntuでchrome ヘッドレスを動かす方法について説明したいと思います。 用意するもの Ubuntu [オプション]Ruby(2.3.4) chrome ヘッドレスの起動設定(Ubuntu) 必要なライブラリをインストール $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y libappindicator1 fonts-liberation chromeのインストール $ curl -O https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb $ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb ※curlコマンドが使えない場
Ubuntu 22.04 LTSへの最新版Dockerのインストール
「OS標準のDockerが古すぎる・・・」 「Ubuntu 22.04 LTSに最新版Dockerをインストールしたい」 このような場合には、この記事の内容が参考となります。 この記事では、Ubuntu 22.04 LTSに最新版Dockerをインストールする方法を解説しています。 本記事の内容 Ubuntu 22.04におけるOS標準のDockerUbuntu 22.04における最新版Dockerのパッケージ取得Ubuntu 22.04への最新版DockerのインストールDockerの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 Ubuntu 22.04におけるOS標準のDocker Ubuntuには、OS標準のソフトウェアが存在しています。 ApacheやNginxなどには、OS標準のソフトウェアが存在します。 そして、DockerにもOS標準のソフトウェアは存在しています。 $
Ubuntu22.04 LTS での Deep Learning 環境の構築 - Qiita
概要 本記事は Ubuntu22.04 LTS 上でのDeepLearning環境の構築方法について記載します。 nvidia-driverのインストール方法や、UbuntuとNvidiaGPUの相性などが改善されてきており 困ることが少なくなってきましたが、良く行う作業のため、設定方法を記事とします。 以前の記事や Ubuntu 20.04 LTS との影響のある変更点 Ubuntu の Desktop System が X11 から Wayland がデフォルト設定となりました。 (が、設定をする途中で、X11に切り替わります。） pyenv の Path の設定が変わりました (2021/05 あたりからPathの通し方が変わっています。) 関連記事 Install USB の作成 iso イメージを利用して Install USB を作成してください http://www.ubun
画像生成AI「Stable Diffusion」を4GBのGPUでも動作OK＆自分の絵柄を学習させるなどいろいろな機能を簡単にGoogle ColaboやWindowsで動かせる決定版「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」インストール方法まとめ
(2022/09/22 17:52更新)画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単に利用するための実行環境の1つである「Stable Diffusion web UI」のコントリビューター(開発貢献者)の1人であるAUTOMATIC1111氏が、フォークではないものの同名で「機能全部盛り」なStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)の開発を進めています。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ◆目次 1：AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでできること・対応していること 2：Google Co
CUDA10.2をUbuntu18.04にインストール - Qiita
準備 システムの状態を最新にします。 万一のためLinuxカーネルヘッダーもインストールしておきます。 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade $ sudo apt install linux-headers-$(uname -r) CUDA 10.2のインストール プリインストールされているNVIDIAグラフィックドライバとCUDAのアンインストール CUDAは他のUbuntuのパッケージのように以前のバージョンから自動でアップグレードできません。 マイナーバージョンの違いも自動でアップグレードされません。 このマイナーバージョンの違いがグラフィックなどのトラブルを引き起こします。 そのため一度NVIDIAのグラフィックドライバとCUDA関係を全てアンインストールします。 設定ファイルも消去します。 CUDAインストールの際正しいバージョンのNVIDIA
Install the AWS SAM CLI - AWS Serverless Application Model
Install the latest release of the AWS Serverless Application Model Command Line Interface (AWS SAM CLI) on supported operating systems. For information on managing a currently installed version of the AWS SAM CLI, including how to upgrade, uninstall, or manage nightly builds, see Managing AWS SAM CLI versions.
EC2 G4インスタンスのAmazon Linux 2にNVIDIA CUDAをインストールしてみた | DevelopersIO
NVIDIA T4 Tensor Core GPUを備えたEC2インスタンス(G4)上のAmazon Linux 2にNVIDIA TESLA GPUドライバーとCUDA 11.0をインストールしてみました。 EC2 G4 インスタンスは NVIDIA Turing アーキテクチャの NVIDIA T4 Tensor コア GPU を搭載するGPU系インスタンスです。 費用対効果に優れ、機械学習推論やグラフィックスを多用するアプリケーションに向いています。 今回は、このG4にNVIDIA TeslaドライバーとCUDA環境を構築する方法を紹介します。 インストール方針 CUDA をインストールするには、主に以下の3通りがあります。 インストール済みAMIを利用 RPMパッケージからインストール インストーラー(runfile)からインストール 上のものほど、環境を簡単に用意でき、運用負荷も
Gephiを新しくインストールする方へ。 - Qiita
単純に自分用のメモです。 Gephiを日本語のサイトからインストールしようとすると、立ち上がりません。 日本語サイトの情報はかなり古いです。 Gephiをインストールするにはこれから紹介する2つの手順を踏んでください。 1.最新のGephiを英語サイトからダウンロード 下記のサイトからダウンロードしてください。 英語公式サイト 日本語サイトと英語サイトのバージョンの違い 私の執筆時で、 日本語サイト・・・ver0.8 英語サイト・・・ver0.9.2 2.Javaの64bit版をダウンロード 皆さんが普段インストールしているJavaはおそらく32bit版です。 下記のサイトから64bit版をインストールしてください。 https://java.com/ja/download/manual.jsp リンク先のオフライン(64ビット)をインストールしてください。 私がはまったミスなので、どこか
[ipywidgets] 19. Jupyter labでipywidgetsを動かす
はじめに jupyter labでipywidgetsを使おうとして、冒頭に%matplotlib notebookと入れても動作しません。 ここでは、jupyter labでipywidgetsを使う方法について説明します。 解説 ipywidgetsのインストール conda install -c conda-forge ipywidgets condaを使ってipywidgetsをインストールします。 jupyter-matplotlibのインストール conda install -c conda-forge ipympl jupyter notebookまたはlabでインタラクティブな図を表示できるjupyter-matplotlibをインストールします。 nodejsのインストール conda install -c conda-forge nodejs jupyter labの拡
![[ipywidgets] 19. Jupyter labでipywidgetsを動かす](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c04e8e2df52747e38c3834daa96b96dbc93ae1c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsabopy.com%2Fwp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F01%2Flogo_ipywidgets.jpg)
mac OSXにxgboostインストールをした - みたぬメモ
これまでの前置き srknr.hatenablog.com ようやく成功したので手順を記しておきます。 (といっても相互フォロワーのみきおくんのおかげで解決したようなものです。感謝🙇) 1. Installation Guide — xgboost 0.6 documentation を開く Building on OSXのガイドに沿って以下コマンドを入力 git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; cp make/minimum.mk ./config.mk; make -j4 今までは依存ライブラリであるclang-ompを導入してからインストールしようとしてずっとコケていたのですが、ガイドによるとこれはそういったものに依存せずにインストールできるものらしい。へえなるほど。 2. 項目Python
【CentOS6】yum で最新の git を入れる - 2noの日記
wing リポジトリを使う。 groonga+mroonga なども yum でインストール出来る様になるので便利。 epel リポジトリの導入 $ rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm wing リポジトリの導入 $ cd /etc/yum.repos.d/ $ wget http://wing-repo.net/wing/6/EL6.wing.repo git のインストール $ yum --enablerepo=wing install git 結果 =========================================================================================================
Cygwinでapt-cygのインストール - Qiita
apt-cygは、Cygwinでアプリケーションを簡単（※）にインストールするためのツール。 ※ インストールする際にsetup.exeを使わずに1コマンドで済む。 公式版は開発が止まっているらしいので、他の方がforkして作っているものをダウンロード
gem installでGitHubリポジトリにある最新版をインストールする - Qiita
って書いて bundle update spring を実行してね。 参考: https://github.com/jonleighton/spring/issues/143#issuecomment-17984728 みたいなことがある。だいたいの場合はこれでいいんだけど、ここで引用しているspringの場合、これで直るのは bundle exec spring だけで、 bundle exec 無しだと実行できない。（僕の勘違いかも知れないので、正しいやり方を知っている人は是非コメントで教えてください。） 我慢して古いバージョンをRubygemsから引っ張ってきてインストールしてもいいんだけど、やっぱりbundlerでインストールしてあるのと同じバージョンにしたい。 で、gemコマンドにはgitリポジトリを指定して直接インストールする機能が無いので、こういう場面ではspecific_i
Caffe | Installation: OS X
OS X Installation We highly recommend using the Homebrew package manager. Ideally you could start from a clean /usr/local to avoid conflicts. In the following, we assume that you’re using Anaconda Python and Homebrew. CUDA: Install via the NVIDIA package that includes both CUDA and the bundled driver. CUDA 7 is strongly suggested. Older CUDA require libstdc++ while clang++ is the default compiler
人工知能で画像合成する「ostagram」実行環境の作り方 - Hacking My Way 〜 itogのhack日記
何かと話題な人工知能。 中でもニューラルネットワークを使って2枚の画像を合成する「ostagram」というプロジェクトが話題になっている。 https://www.facebook.com/ostagram/ 冒頭の画像のように、画像に別の画像のスタイルを適用することによって、ゴッホっぽい、エッシャーっぽい、ムンクっぽいなどの画像を生成することが出来る。 で、作例は #ostagram あたりをキーワードにググってもらうとして、以下Macで試す手順を紹介する。 CUDA対応してるマシンがあると速いけど、なくてもOK。 neural-style 以下が、この画像生成を実現するプロジェクト。 https://github.com/jcjohnson/neural-style 事前準備としてTorch7,loadcaffeが必要で、CUDAはあったほうが良い。 Torch7のイインストール ht
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https://opencv.github.io/cvat/docs/administration/basics/installation/
Ubuntuに最新のNode.jsを難なくインストールする - Qiita
MacでJupyter Notebook(Anaconda)を利用する手順 - Qiita
TensorFlow
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