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僕が考えた最強のML環境 on MBP 2017/07版

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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

- Datalab上での構築

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