背景
本当に個人メモのままかもしれないが、
気が向いたら、追記していくつもり。
どうでもいいけど念のため今回のPCのハードウェア構成
現在できてること
- Node.js
- VS環境でのmrubyのビルド
- cgo
- OpenCV
- Tensorflow
- Docker
- Rust
- Julia
- OCaml
なにはなくともNode.jsのネイティブモジュールがビルドできる環境
Python 2.7系を公式で入れる
Pythonの場合はAnaconda等があるので、3系はそちらにして、2系は普通に入れた。
VS2017にアップデートした
Node.jsのV8エンジンがVS2017を要求するようになりVS2017に
アップデートした
こっちに詳細？がある。
VS2015を入れる(旧)
こちらも特にC++がビルドできるようにVC++をチェックする程度でインストール。
nvm-windows
LinuxやmacOSではnodebrewを絶賛愛用中なのだが。。。
Windowsではnvm-windowsというGo実装のバージョン管理ツールを利用。
githubページに従い、msiインストーラー版をおとなしく入れた。
nodebrewと違い、v6とかやるとNG 「6.9.2」のようにきっちりバージョンを指定する必要あり。
nvm arch
nvm list available
nvm install 6.9.2
nvm use 6.9.2
確認
ffiを入れて、factorialを動かす
VSの開発者用プロンプトを起動して、ここで操作
cd %HOMEPATH%\Documents\work\nodejs
mkdir ffi
cd ffi
npm install ffi
cd node_mudules\ffi\examples\factorial
type README.md
node-canvasを入れる
node-canvasに必要なGTK2のインストールに関して
画面キャプチャー
VSでmrubyをビルドできる環境の構築
ChocolateyでCRubyとbison&flexを入れる
cinst ruby
cinst winflexbison
VSの開発者用のプロンプトを開いて、
以下のように環境変数YACCを設定する。
あとはrakeでmrubyがビルドできる。
GPU利用のOpenCV
NVidiaの公式からCUDA8.0系を入れた。
どうやらOpenCV 3.1.0だとCUDAありでビルドがうまくできない模様。
githubのOpenCVをcloneしてこちらでcmakeでビルドしたらうまくできた。
ちなみに、python3のモジュールはworldがオンだとビルドされない模様。
GPU利用したTensorflowを動かす
cuDNNだかを入れる
なんか適当に英語で回答して、メールを受け取り、zipファイルを展開してCUDAのディレクトリの
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\
配下にコピーした。
Anacondaで3.5系のPythonを入れる
昔、GPUを使う場合は有料版が必要みたいな記述見かけた記憶があるが、少なくともTensorflowはGPU利用できる環境がタダで出来るようなので、Anacondaでチャレンジした。
pipのアップデートとsetuptoolsのアップデート
公式のTensorflowのWindows向けのガイド通りにしてもエラーだった。
pipのアップデートをしろとこのエラーの際に言われて、これを実行した。
しかし、その後もエラー。
以下のようにsetuptoolsなるものをアップデートして
pip install --upgrade -I setuptools
その後、ガイド通り、インストールできた。
動作確認
Tensorflowのサンプル的にな画像分類のコードをWebアプリ化したものを
Windows環境で動かせている。
GPUを使ったPyTorchでCycleGANをやった
Tensorflowに続いて2017年はPyTorchをつかったCycleGANを手元で動かせた。
Cordova
- JDK
- Android Studio
npm install -g cordova
確認コマンド
cordova create myapp
cd myapp
cordova add platform android
cordova requirements
Docker
Windows 10 Proじゃないので、Docker Toolboxを入れた。
VitrualBoxはすでに入れているのでチェックを外してインストール。
OpenSSHでsshdを動かす
cmderをつかう
chocolatyで入れた
chocolatyで入れたパッケージの管理
Qiita内では以下の記事で、インストール済みのパッケージリストが
choco list -lo
で取得できることを知った。
Goでcgoをつかうには
chocolateyでmsys2をいれてそこに64ビット版のgccを入れた模様。。
set PATH=C:\tools\msys64\mingw64\bin;%PATH%
この状態でcgoが使える。
WindowsでJuliaを組み込んで使う
OCamlをいれる
いくつか選択肢がある模様。
とりあえず、公式を選択。
以下のドキュメントを読めとのこと
OSSの代表格ともいえるWebブラウザのFirefoxをソースからビルドする
WSLでXクライアントを動かす
WindowsにXサーバーを入れれば動かせるが、それ以外の方法を試した。
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