MachineLearning

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Docker & Jupyter Notebook インストールと起動　 †

• Tensorflow などの機械学習ツールを動かすのに Docker, Jupyter 環境を整える。

• Jupyter Docker Stacks:

$ docker pull jupyter/scipy-notebook   # scipy-notebook のインストール

$ docker images # docker イメージ確認

$ docker run -p 10000:8888 --name jupyter jupyter/scipy-notebook   #コンテナ作成

• 任意のブラウザでhttp://localhost:10000に接続すると、パスワードまたはトークンを入力するログイン画面が表示されるので、出力結果からトークン("token="以降)をコピペしてログイン

$ docker ps -a  # コンテナ一覧
$ docker start jupyter # 毎回起動のコマンド

• 初回と同様、任意のブラウザでlocalhost:10000に接続、うまくいけばトークンを入れずにログインできる

Python3 TensorFlow? for Mac 環境構築 †

• 詳細は こちらを見るとよい

• ただし、GPU が Mac にはないため、Ubuntsu, Cent OS 等で作るしかない。
• その後、GPU x 4枚の機械学習サーバーを立てて、運用する学習をすることにした。
  • Spec:
    • Ubuntsu 18.04LTS & CUDA10
    • CPU: Xeon Silver 4110 2.10GHz x 2CPU
    • Main memory: 96GB (8GB x 12) DDR4-2666 1.2V CL19 Registered ECC DIMM
    • HDD: SSD 500GB SATA + 10TB SATA
    • GPU: GeForce? RTX 2080Ti 11GB GDDR6 x 4枚
    • Power Unit: 1800W