東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法
手元のPC with Ubuntu 16.04 LTS (+ GeForce 1080) で試した際のメモ。なお、私はnotebook内でやっていることの中身は基本的に一切理解してない。それらしい結果は出ているけど正確かは知らない。
- Anaconda不使用
- Ubuntu標準のPython 3.5
- pyenv使ってやろうとしたら非本質的なところでハマりまくったので生
- ~/tensorflow にvirtualenvを経由して環境を用意するというTensorflow公式のドキュメントに基づく
- TensorFlowのドキュメント不親切だな色々。
- tensorflow-gpu 1.5.0 で動作した模様。CUDAは9.1ではなく9.0
- Docker不使用。生
- tensorflowの他 numpy, pandas, scikit-learn, scikit-image, h5py等が必要
- Anacondaならtensorflowを除けば多分全部入っている。5.0.1だとPython 3.6まわりで警告がでてる気がするけど。
- h5pyはchap11でkerasのVGG16をダウンロードした後にはじめて問題になるので先に入れる。import文からは予想できない。
- chap05 の tensorboard.py は自分でファイルを作らないとエラーになる
- chap11 で日本語を図に載せる関係でTakaoPGothicの準備をする場所があるがUbuntu 16.04 LTSなら
sudo apt install fonts-takaoする方が良いと思う - リンク切れ画像が各所にある気がする
CPU版であれば、virtualenv作成後、以下を実行すれば、一通り演習を進められるはず
(tensorflow)$ pip install tensolflow numpy keras jupyter pandas scikit-learn scikit-image h5py