書いておかないと忘れてしまいそうなので、とりあえず書いておくが結論から言うと「そんなにハイスペックじゃないグラボでいいからtensorflow-gpuが対応してるグラボと安定してubuntuが動くマザボを買って、corei5程度のそれほど早くないCPUに16GB程度のメモリを乗せ、HDだとデータのスループットで計算速度以前足を引っ張られるからSSDを入れておいて、外部記憶が必要になった時にはUSB3.1のRaidでも用意すればいいのでとにかく安いマシンを組んだ方がいいです」となってしまいますが、必要に迫られてタイトルのような環境を設定してるうちに色々つまづいたりしたので結果的にどうしてるか、だけメモっておきます。あとトラブルの内容も。
前提
- anyone, pyenvを使ってる
- pyenvでminiconda3-latestを入れてある
問題
pyenv環境ではMagentaの公式のスクリプトによるインストールだと、$ source deactivate した時にシェルが落ちる、と言う問題があるようだ。そのほかにも色々細かくありそうだけど、結論としては以下のようにしている。
方法
$ pyenv local miniconda3-latest
$ conda create --name magenta python=3.7.5
$ pip install magenta
これだけ。公式から出ているインストールスクリプトを見てもだいたい似たようなもんなので問題ない。で、これを、、、
仮想環境を有効にする
$ conda activate magenta
仮想環境を無効にする
$ conda deactivate
で、必要な時に使える。ちなみに python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' でtensorflowのバージョン確認をしたところ、Magentaの仮想環境の中ではちゃんと1.15.0が帰ってきた。ちなみに公式のスクリプトでインストールしたらコマンドラインからのバージョン確認が出来なかったが他でも再現性があるかはわからない。あといくつか機能的（シンセの関連）とかが使えないとかもあるんだが、そっちは解決できてない。まぁいいけどMIDIで吐き出すなり渡すなりして、あとはもっといい音源使うもん。
何はともあれ、これで開発用のMacBook Proに学習を仕掛けおくことはできそうなんで、よかったよかった。当面はこの体制で進めつつもどっかのタイミングでubuntuがちゃんと乗るPCを買うことにしたい。なるべく安いやつ。
（もちろんMacBook Proに直接ubuntuを乗せてインストールもしてみましたがCUDAも入って「やったーこれでGPUで計算できる環境ができるー」と思った矢先にdevice compatibility で引っかかってしおしおのパーでしたけどね。でもおかげでubuntuに対する理解度はあがった。そして「仕事でない限り、使う用途がない限り使うもんか」と思うこともできた）
さて環境構築は仕事の入り口でしかないので明日からまた色々試していこうと思う。
機械学習は何がいい、ってプログラムに対するパラダイムも、現実世界に与える影響のパラダイムも今までのコンピューターのありようとは随分と違うので、しっかり取り組んでいきたい。