機械学習の環境構築に関するメモ

VirtualBoxにLinux Mintをインストール

Linux MintのHPからISOをダウンロードしてインストール。エディションはMateを選択した。インストール時に日本語を選択可能。
https://linuxmint.com/

注意すべきは、VirtualBoxでCD-ROMにISOを登録してmintを起動した直後は、Linux Mintはまだハードディスクにインストールされておらず、CD-ROMから起動している状態である。
この状態でも使用することができるが、pythonインストール最中にフリーズしたり固まったりしまくってしまった！この状態での使用はダメ。

日本語マニュアルを参考に、デスクトップの“Install Linux Mint”アイコンをダブルクリックして、super userとしてインストールを進めること。

Linux MintにPython, Chainerを入れる方法

構築した環境

• Linux Mint 17.3 'Rosa' MATE 64bit
• Python2.7.6

その後、Ubuntu14.04LTSの環境でも確認しました。

2017/04/28修正
出回っているサンプルコードを実行しようとすると、Python2系と3系の両方が使えたほうがよいと感じたので、以下のページを参考に「pyenv+anaconda」を利用してインストールしました。OpenCVもChainerも楽々インストールで切り替えられるので分かりやすいです！！

機械学習系の環境構築手順が一通りまとめられています。
http://blog.algolab.jp/post/2016/08/21/pyenv-anaconda-ubuntu/

PythonでOpenCVを導入する最も簡単で早い方法について言及されています。
自分でビルドしようとして通らず数日間ハマっていました。。。
http://qiita.com/zabeth129/items/8a1a75cdf713d4fa6bc8

anacondaでのPython環境切り替えもコマンド一発です。

VirtualBoxを途中で容量追加する方法

VirtualBoxを使用していて、途中で容量を追加する方法がわからなくてしばらくハマってしまったのでメモします。

以下の解説ページに従ってVirtualBoxの設定を行います。
http://kabatin.hateblo.jp/entry/2016/02/25/190846

バージョン5.0.16 r105871での簡単な流れ

1. 設定画面の[ストレージ]タブで[コントローラ：SATA]を選択

2. [ハードディスクの追加]で[新規ディスクの作成]を選択

3. VDI、可変(または固定)、容量を決めてディスクを作成

4. vdiのある場所までコンソールで移動してコマンド実行
   $ VBoxManage clonehd --existing "old.vdi" "new.vdi"

5. 古いvdiの割り当てを除去し、[コントローラ: IDE]にてディスクを追加して、gparted-live-0.25.0-3-i686.isoを読み込む。

6. VMを起動後、「Other modes of GParted Live」→「GParted Live (Default settings, KMS)」→「Japan」→何もせずEnterを選択して、gpartedでパーティション設定を行う。

7. /dev/sda1と未割り当て領域だけ残してあとは右クリックから[Delete]で削除。

8. 2.0GBほど残してdev/sda1領域を増やし、残り領域を選択して[New]→[拡張パーティション]→[Add]で未割当領域を作成。

9. 未割当領域の右クリックメニューの[New]→[linux-swap]→[Add]を選択、領域を選択して右クリックメニューから[スワップを有効化]を実施し、最後に[Apply]をクリックして作成。

ブートCDを除去して再起動すれば容量が増えています。

ちなみに、2GBの余分なスペースが必要になるため16GB確保したければ、18GBでストレージを作成します。
ストレージの内容はそのままコピーできるので、容量を増やしてもこれまで同様に使用可能です。

VirtualBoxにスワップ領域を追加する方法

例：4GBのスワップ領域を追加する場合

dd if=/dev/zero of=/swap.extended bs=1M count=4096
mkswap /swap.extended
swapon /swap.extended

以下コマンドで確認

cat /etc/fstab

物体検出の有名な手法(YOLOとSSD)を試す

Udemyの講義です。
SSDとYOLOをGoogleのcolaboratoryとAmazonのAWSで動かす方法、独自のデータセットを使ってSSDやYOLOを学習する方法を紹介しています。

gitからword2vecをインストール

googleの公式ページのガイドに沿ってsvnからダウンロードしようとすると、指定のURLが存在しないためエラーとなります。

svn checkout http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/

svnではなくgitからダウンロードすることで使えます。

git clone https://github.com/svn2github/word2vec.git

svnからgithubへ移行したのかもしれません。以下のようにmakeしてdemoが走るようになります。

cd word2vec
make
./demo-word.sh

linuxコマンド集

Ubuntu apt-getのコマンドまとめ
http://qiita.com/white_aspara25/items/723ae4ebf0bfefe2115c