機械学習実装時のコード（gpu、chainer、ubuntu）

事前にインスールするもの（python3系）

numpy, pandas, scipy, matplotlib, numba, chainer, sklearn をpip3で。
他に
tkiinterを、sudo apt-get -y install python3-tkで

gpu関連

1秒ごとにgpuの使用状況を表示
nvidia-smi -l 1

gpuを稼働するには、コードもgpu対応のものに書き換えないといけない。
https://qiita.com/ikeyasu/items/246515375b34e9fb4846

GPUで実行するには
Chainクラスはto_gpuメソッドを持ち、この引数にGPU IDを指定すると、指定したGPU IDのメモリ上にネットワークの全パラメータを転送します。こうしておくと、前進計算も学習の際のパラメータ更新なども全部GPU上で行われるようになります。GPU IDとして-1を使うと、すなわちこれはCPUを意味します。

chainer に GPU 計算をさせるときは model を GPU に移してから optimizer と紐付ける
http://buq.hateblo.jp/entry/2016/02/16/222006

numpy配列とcupy配列の変換は「cupy」の関数
・cupy ⇒ numpy配列へ変換：cupy.asnumpy
・numpy ⇒ cupy配列へ変換：cupy.asarray
を使うとできます。
https://qiita.com/samacoba/items/d18e6cf09f544477aff4

pythonでgpuを駆動させるとき

python3 ****.py -gpu 0
を実行

ほかに

「Chainer v4 ビギナー向けチュートリアル」
https://qiita.com/mitmul/items/1e35fba085eb07a92560
「Deep LearningフレームワークChainerのアドベントカレンダー」
https://qiita.com/advent-calendar/2017/chainer
「TensorFlow Advent Calendar 2016」
https://qiita.com/advent-calendar/2016/tensorflow