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


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