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2017年2月27日月曜日

リブートしたら nvidia-docker が起動しなくなった

週末 nvidia-docker をあげているマシンを止めて
今朝立ち上げてみたら..

Could not load uvm kernel module. Is nvidia-modprobe installed?

と出て、nvidia-docker だけ立ち上がらなくなってしまった。

Docker Engineのデーモンは動いているのに..


で調べたら、

  • ドライバの再インストール
  • nvidia-docker volume setup

せよという日本語の記事が幾つか..




どうもこの方法、ちょっと前までの
NVIDIA DockerのGitHubのREADME.mdにかかれていた
方法らしい..
今はその記述は消えている

でも..

nvidia-docker volume setup

なんてコマンド無いんですけど..

で、nvidia-docker volume のヘルプを見ていたら

nvidia-docker volume prune というコマンドを見つけた。

使っていないボリューム設定を削除するコマンドらしい。


ということで nvidia-docker volume prune を実行して
systemctl start nvidia-docker したらもとに戻った..


..これが正しいかはよくわからないけど、とりあえずご参考迄..


2017年2月24日金曜日

TensorBoardチュートリアルの動画からスライドを切り出し、ボブ・ロス風のコメントを付ける

TensorFlow Dev Summit 2017 の公開されている動画をいくつかみてみた。


セッションの中で一番簡単だったのが、

Hands-on TensorBoard (TensorFlow Dev Summit 2017) 
TensorBoardハンズオン


だった。

MNISTをベースに少しづつ可視化していくという流れになっていたので、
これからTensorBoardを使いたいという人にはおすすめだ。

なので、キーノート同様スライドの画面スナップをとってみた。

(最後のスライドでリンク紹介されている)PDFファイルが公開されているので、
じっくり見たい人は、こっちをみたほうがよいよおもいます。

スライドだけだと寂しいので、ボブ・ロス風のコメントをつけてみました。

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稟議を通す時、役員たちをだまくらかすには、超難しいNNを相手に伝えなくてはなりません。
そんなとき TensorBoard でちょろく、だましてやりましょう。






TensorFlowが動作する環境には次のような画面が出る既にツールが入っています。





例を上げましょう。





TensorFlowをやるかたは最初に読むドキュメント、MNISTを使います。





コードは、レイヤ定義、






その続き、




損失関数と最適化、





そしてセッション実行(トレーニング)コードです。簡単でしょう。





動かしてみましょう。


ほら、こんな具合。
でも、これでは役員たちはクビを縦に振りませんよね。


そう、もっときがきらぐいんぐいんするものでないと、彼らはお金を出そうとしません。


 そこで TensorBoard による可視化をしてみましょう。







コードに次の行を加え、実行してみましょう。





ほらグラフの可視化ができました。簡単でしょう。
でも、これだとグラフ自体がよみにくいですね。





そこでノード名や名前スコープを使って、名前をつけてみましょう。





ほら、青行のように、




直していきます。





ここは




こんなかんじでいいでしょう。では試してみますね。






ほら、とっても見やすくなりました。簡単でしょう。





機械学習の最初のページに出てくるあたりを読んだ役員を騙すには、ウェイトとバイアスもばっちりみせてやればイチコロです。






では、次にサマリをだしてみましょう。

サマリには、スカラ、







イメージ、





オーディオ、





ヒストグラム、





テンソルは、まだできていないんです。





コードは、こう





こんなかんじで直して、実行します。


こんなかんじです。





クローズアップも、





イメージもm


損失率は..ざんねんですね、これはあとで直しましょう。





ほら、このように、ちょろいですね。簡単でしょう。





もうすこし、見栄えを良くして、がんばってる感をだしてみましょう。





もう、おわかりですね、





こうです、いいですね。





そして、こう。






はい、うごかしてみると、頑張ってる感を役員にみせることができました。





ほら、






そして、こんなに。





パラメータ検索で表示をかえることをやってみましょう。





こんなかんじです。





はい、おお、きれいになりました。






拡大すると、親父のスネ毛みたいなグラフも見れますよ。





そしてこんなかんじ。





最後に、役員の心をぐっと掴む一手間をお教えします。


かんたんでしょう。


ほら。


分類別に色を付けてみることだって。





t-SNEを使えば、動きも派手に





MNISTではないテキスト分類だって、こんな感じ。





TensorFlowは今後、どんどんひろがっていきます。





こんなのとか





こんなのも





皆さんの固有のTensorBoardにすることも





スライドのPDFやソースコードはこちらです。では、さようなら。


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おしまい。


TensorFlow Serving 1.0 リリースのブログ記事を翻訳してみた

今朝、Twitterをみると、こんな記事がながれてきた。 With #TensorFlow Serving 1.0 you can apt-get install tensorflow-model-server Learn more here: https://...