UbuntuでNVIDIAのドライバをインストールする - Qiita
Ubuntu 14.04 LTSでNVIDIAのグラフィックカードを使ったときの手順です。 NVIDIAのグラフィックカードを使っている場合、普通にUbuntuをインストールするとOSSドライバ（nouveau）が勝手に使われているはずですから、不便がなければそのままでいいと思います。 以下はnouveauと相性が悪いグラフィックカードを使っていたり、何かの気の迷いでプロプライエタリなドライバが使いたいときの手順です。 $ sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa $ sudo apt-get update $ apt-cache search 'nvidia-[0-9]+$' nvidia-173 - NVIDIA legacy binary driver - version 173.14.39 nvidia-310 - Transition
Ubuntu14.04 + GPU + TensorFlow 環境構築 - Qiita
概要 Ubuntu14.04LTS + GPU + TensorFlow の環境構築に苦労した人は多いのではないでしょうか。 GPU駆動でTensorFlowを使おうと思ったらUbuntu14.04は真っ先に挙がるOS候補ですが、気をつけて設定しないとGPUが認識されなかったり、tensorboardがうまく表示されなかったりと、山のようなバグに出会うことになります。GPU版TensorFlowをフル活用できる環境を構築できたので、同じように環境構築で困る人が出ないよう記録を残したいと思います。 遭遇したエラーの一部 ・CUDA、cuDNNのバージョンを揃えないと上手く動かない ・NVIDIAドライバを"正しく"最新版にインストールしないと動かない(デフォルトのOSSドライバが邪魔をする) ・TensorFlow ver.7をpipインストールするとtensorboardが使えない ・Fi
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集 - Qiita
若手エンジニアを不幸にしないための開発の「べからず」集を書いてみました。 「若手エンジニアを不幸にしないため」とは書いていますが、若手に限った内容ではありません。 いろんな開発の「べからず」のために不幸になるのは、とりわけ若手が多いということを意識したためだと思ったからです。 ・若手には、方針の決定権がない。 ・若手は、組織の中で道具のように扱われてしまう場合がある。 ・(今の）若手は、将来も働き続けるための力を付けるための組織内での教育が、（昔ほど）なされなくなってきている。 ・コスト意識が乏しいので必要性が乏しいことについてまで残業前提の仕事のスケジュールを組織がたてることが多い。（その分野の理論を知っていれば自明のことを実験で証明することを要求されるのは苦痛である。） 設計指針の「べからず」 何ができれば十分かを明確にしない 開発目標は、何ができれば十分なのかを明確にしないまま、追加
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