こんにちわ、ドローンおじさんです。先週人口知能エキスポに行きました。古き良き人工知能が一杯有って、違和感を覚えたんですが、じゃあ自分はほんとに特徴量ガンガン浮かび上がらせるネットワーク組めるのかと自問したときに、自信がなかったのでML再入門してます。
目指す環境
- 熱くない
- 計算速い
- 安い
- 可視化出来る
環境
MacBookかiPadのブラウザ内でipython notebook
でちまちまかければいいかなぁと。今はまだ人間側の学習段階なので、コードの量も大したことないのでnotebookで全然問題ないはず。ストレージはオンラインで、どの環境からも同じリソースが見えたいけど最悪gist経由で共有でも良いかも。とにかくブラウザだけでサクッとテストできるようにしたい。
可視化は、tensorboardでいい。とにかくグラフ見ないと何が起きているのか、どうなったのかが全然わからんｗｗ
MBPのCPUだとしょぼい学習、低回数でも数十分単位で時間が持っていかれるので、学習時にはML Engineを上手に活用していきたい＞速いし安いし熱くない！
注意点
これでTFの環境作るの何回目かわからないけども、かなりverアップが激しかったり、周りのツールのバージョンも連動しているので下記環境は2017/07版ということです。
py3の環境を作ってたんだけど、ML Engine使うには py2じゃなくちゃいけないということです。イマココ
1) python 仮想環境
cd ~
virtualenv tensorflow2
source tensorflow2/bin/activate
2) tensorflow
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.1-py2-none-any.whl
上記はバイナリ版のインストール、インスコ速度が早いです。
最新版は＞ https://www.tensorflow.org/install/install_mac#the_url_of_the_tensorflow_python_package
3) Jupyter Notebook 等
pip install jupyter
pip install pandas
pip install matplotlib
4) ML Engine
pip install cloudmlmagic
このモジュールを導入することで、notebookのバックエンドをML engineに指定することが出来る。すばらしい。 detalabのnotebookはデフォで使えるらしい。
https://github.com/hayatoy/cloudml-magic
設定
%load_ext cloudmlmagic
%ml_init -projectId PROJECTID -bucket BUCKET -region us-central1 -scaleTier BASIC
使い方
%ml_run cloud
今後の予定
- gfileの使い方