1.すぐに利用したい方へ(as soon as)
「Machine Learning With Go」 By Daniel Whitenack
http://shop.oreilly.com/product/9781785882104.do
docker
dockerを導入し、Windows, Macではdockerを起動しておいてください。
Windowsでは、BiosでIntel Virtualizationをenableにしないとdockerが起動しない場合があります。
また、セキュリティの警告などが出ることがあります。
docker run
$ docker pull kaizenjapan/scala-patrick
$ docker run -it -p 8888:8888 kaizenjapan/scala-patrick /bin/bash
以下のshell sessionでは
(base) root@f19e2f06eabb:/#は入力促進記号(comman prompt)です。実際には数字の部分が違うかもしれません。この行の#の右側を入力してください。
それ以外の行は出力です。出力にエラー、違いがあれば、コメント欄などでご連絡くださると幸いです。
それぞれの章のフォルダに移動します。
dockerの中と、dockerを起動したOSのシェルとが表示が似ている場合には、どちらで捜査しているか間違えることがあります。dockerの入力促進記号(comman prompt)に気をつけてください。
ファイル共有または複写
dockerとdockerを起動したOSでは、ファイル共有をするか、ファイル複写するかして、生成したファイルをブラウザ等表示させてください。参考文献欄にやり方のURLを記載しています。
dockerを起動したOSのディスクの整理を行う上で、どのやり方がいいか模索中です。一部の方法では、最初から共有設定にしています。
複写の場合は、dockerを起動したOS側コマンドを実行しました。お使いのdockerの番号で置き換えてください。複写したファイルをブラウザで表示し内容確認しました。
$ docker run -it -p 8888:8888 -v /home/pachrat/training-ai/machine-learning-with-go:/notebooks gopherdata/gophernotes:gc2018
go help
# go help
Go is a tool for managing Go source code.
Usage:
go command [arguments]
The commands are:
build compile packages and dependencies
clean remove object files and cached files
doc show documentation for package or symbol
env print Go environment information
bug start a bug report
fix update packages to use new APIs
fmt gofmt (reformat) package sources
generate generate Go files by processing source
get download and install packages and dependencies
install compile and install packages and dependencies
list list packages
run compile and run Go program
test test packages
tool run specified go tool
version print Go version
vet report likely mistakes in packages
Use "go help [command]" for more information about a command.
Additional help topics:
c calling between Go and C
buildmode build modes
cache build and test caching
filetype file types
gopath GOPATH environment variable
environment environment variables
importpath import path syntax
packages package lists
testflag testing flags
testfunc testing functions
Use "go help [topic]" for more information about that topic.
go build
root@0ece3ffce439:/training-ai/machine-learning-with-go/ml_with_go/bonus/bonus1# go build bonus1.go
bonus1.go:14:2: cannot find package "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" in any of:
/usr/local/src/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go (from $GOROOT)
/root/go/src/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go (from $GOPATH)
#2. dockerを自力で構築する方へ
ここから下は、上記のpullしていただいたdockerをどういう方針で、どういう手順で作ったかを記録します。
上記のdockerを利用する上での参考資料です。本の続きを実行する上では必要ありません。
自力でdocker/anacondaを構築する場合の手順になります。
dockerfileを作る方法ではありません。ごめんなさい。
##docker
ubuntu, debianなどのLinuxを、linux, windows, mac osから共通に利用できる仕組み。
利用するOSの設定を変更せずに利用できるのがよい。
同じ仕様で、大量の人が利用することができる。
ソフトウェアの開発元が公式に対応しているものと、利用者が便利に仕立てたものの両方が利用可能である。今回は、公式に配布しているものを、自分で仕立てて、他の人にも利用できるようにする。
##python
DeepLearningの実習をPhthonで行って来た。
pythonを使う理由は、多くの機械学習の仕組みがpythonで利用できることと、Rなどの統計解析の仕組みもpythonから容易に利用できることがある。
###anaconda
pythonには、2と３という版の違いと、配布方法の違いなどがある。
Anacondaでpython3をこの１年半利用してきた。
Anacondaを利用した理由は、統計解析のライブラリと、JupyterNotebookが初めから入っているからである。
docker公式配布
ubuntu, debianなどのOSの公式配布,gcc, anacondaなどの言語の公式配布などがある。
これらを利用し、docker-hubに登録することにより、公式配布の質の確認と、変更権を含む幅広い情報の共有ができる。dockerが公式配布するものではなく、それぞれのソフト提供者の公式配布という意味。
###docker pull
docker公式配布の利用は、URLからpullすることで実現する。
###docker Anaconda
anacondaが公式配布しているものを利用。
$ docker pull kaizenjapan/anaconda-keras
Using default tag: latest
latest: Pulling from continuumio/anaconda3
Digest: sha256:e07b9ca98ac1eeb1179dbf0e0bbcebd87701f8654878d6d8ce164d71746964d1
Status: Image is up to date for continuumio/anaconda3:latest
$ docker run -it -p 8888:8888 continuumio/anaconda3 /bin/bash
実際にはkeras, tensorflow を利用していた他のpushをpull
apt
(base) root@d8857ae56e69:/# apt update
(base) root@d8857ae56e69:/# apt install -y procps
(base) root@d8857ae56e69:/# apt-get install -y vim
(base) root@d8857ae56e69:/# apt install -y apt-utils
(base) root@d8857ae56e69:/# apt install sudo
(base) root@d8857ae56e69:/# apt upgrade
ソース git
(base) root@f19e2f06eabb:/# git clone https://github.com/ardanlabs/training-ai
docker hubへの登録
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
caef766a99ff continuumio/anaconda3 "/usr/bin/tini -- /b…" 10 hours ago Up 10 hours 0.0.0.0:8888->8888/tcp sleepy_bassi
$ docker commit caef766a99ff kaizenjapan/scala-patrick
$ docker push kaizenjapan/scala-patrick
参考資料(reference)
go lang
Ubuntuにapt-getで最新のGolangをインストールする方法
https://qiita.com/DQNEO/items/1d6b54845d56ba90809f
Ubuntu に 最新のgoを入れる
https://qiita.com/fedorax/items/7337935eba375908bde2
機械学習
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
dockerで機械学習(1) with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab
dockerで機械学習(2)with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6
dockerで機械学習(3)with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal 第1章,第2章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32
dockerで機械学習(71) 環境構築(1) docker どっかーら、どーやってもエラーばっかり。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/690d806a4760d9b9e040
dockerで機械学習(72) 環境構築(2) Docker for Windows
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4daa5cf52e9f0c2c002
dockerで機械学習(73) 環境構築(3) docker/linux/macos bash スクリプト, ms-dos batchファイル
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f7b39110b7f303a5558
dockerで機械学習(74) 環境構築(4) R 難関いくつ？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5fb44773bc38574bcf1c
dockerで機械学習(75)環境構築(5)docker関連ファイルの管理
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4f03df9a42c923087b5d
OpenCVをPythonで動かそうとしてlibGL.soが無いって言われたけど解決した。
https://qiita.com/toshitanian/items/5da24c0c0bd473d514c8
サーバサイドにおけるmatplotlibによる作図Tips
https://qiita.com/TomokIshii/items/3a26ee4453f535a69e9e
Dockerでホストとコンテナ間でのファイルコピー
https://qiita.com/gologo13/items/7e4e404af80377b48fd5
Docker for Mac でファイル共有を利用する
https://qiita.com/seijimomoto/items/1992d68de8baa7e29bb5
「名古屋のIoTは名古屋のOSで」Dockerをどっかーらどうやって使えばいいんでしょう。TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh編 ５つの関門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af
64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60
ゼロから作るDeepLearning２自然言語処理編 読書会の進め方（例）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/025eb3f701b36209302e
Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる
https://blog.amedama.jp/entry/2017/04/03/235901
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
小川清最終講義、小川清最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
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ver. 0.10 初稿 20181024朝
ver. 0.11 番号変更 20181024夜
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