事前学習

この週末は、Python でコードを書いてました。

ファイル集計・ピボットテーブル・パターン区分等。
速度の面から Fortran にしようかな？と考えましたが、Jupyter での インタラクティブなところが手軽で素人向き。結局、すべて Python に任せました。これでお客様の主目的は達成。ありがたい。

Pandas と NumPy で少し戸惑うところがありました。ルールが微妙に違うようで、まだ完全にわかっていません。ダメなら「ああダメなんだな」といって修正するレベル。いつか自在に使えるようになるのでしょうか？ま、プロになるつもりはないのですが、せめて使う道具のルールくらいは正しく覚えておかないと。

その合間に、来月参加するセミナーの事前学習。
ライブラリ等のインストールや機械学習の基本のあたりは飛ばして、使用予定の配布コードが動くか確認。大丈夫でした。
以前、コンペに出ていた課題「衛星画像から崩壊箇所の抽出」を研修でもトレースするようですが、そのコードを見ると自分のレベルがよくわかりました。課題だけ見た時はできると思ったのですが、マダマダ。うーん、技術者って終りがないね。
逆に、今後のノビシロととらえて少しづつ学びましょう。

PC の補強

どうも、新しいPCではスペック不足ということが判明。

計算を回すと、1回で数TBのデータが作成され、数十GBのメモリが消費されるようでした。で、あわててメモリーと内蔵HDDを増設。

後輩君に指示をして増設してもらいましたが、初めてだったようですね。周辺のオジサマ達が寄ってきて、あれに気をつけろ、これはこうするんだ、などと言ってました。この年代の人達は車とか機械いじり好きですからね。

相性問題もなく、無事完了。
これで、次から任せられます。

Android

先週、iPhone を破損。

10年で延べ4台。2台を画面破損。簡単に割れます。
で、買い替え。

10年くらい前でしょうか、当時の Android は酷い仕上がり。そのイメージもだんだん薄れてきた頃でしたし、耐衝撃を試してみたくて Android 機種を選択。

使ってみると、案外 Android 頑張っているな、という印象。

相変わらずフリーズは時々発生するものの、気になるほどではなくなっています。それよりも、iPhoneより良いなと感じる点がいくつかあり、ひとまず安堵。複数画面にウィジェットを配置できる機能は、良いと思います。

これまで以上にデータを Google に提供することになりましたが、5G インフラ展開までの間、大事に使いましょう。

NVIDIA driver のインストール (Ubuntu18.04)

NVIDIA-driver-410 入れた時のメモ。

root権限
suでパスを入れるとエラー
sudo -i

Install drivers
$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt update
$ sudo apt install nvidia-driver-410

*************************************
20190206追記
Ver.415が出ていました。

$ ubuntu-drivers devices
$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
$ sudo reboot
$ nvidia-smi

不要パッケージ削除
sudo apt autoremove

リポジトリ削除
$ sudo add-apt-repository --remove ppa:graphics-drivers/ppa

DeepWater (Docker)

少し古いですが、DeepWater を入れた時のメモ。

必要条件
・Ubuntu 16.04 LTS
・NVIDIA Display driver at least 367
・CUDA 8.0.44 or later (we recommend the latest version) in /usr/local/cuda
・CUDNN 5.1 (placed inside of lib and include directories in /usr/local/cuda/)

環境書き込み
$ export CUDA_PATH=/usr/local/cuda
$ export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_PATH/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜

$ nvidia-docker run -it --rm --net host -v $PWD:/host opsh2oai/h2o-deepwater

java -Xmx18g -jar /opt/h2o.jar
java -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xmx18g -jar /opt/h2o.jar

admin Shut Down
exit

Docker コマンド

Docker でよく使うコマンドのメモ。

稼働コンテナ確認
docker ps -a

コンテナ停止
docker stop <CONTAINER ID>

コンテナ操作
docker container
  prune       Remove all stopped containers
  restart     Restart one or more containers
  update      Update configuration of one or more containers

コンテナの一括停止
$ docker stop $(docker ps -aq)

コンテナの一括削除
$ docker rm $(docker ps -aq)

イメージの表示
$ docker images

イメージの一括削除
$ docker rmi $(docker images -aq)

conda update

来月のTellus のセミナーに参加できそう。
https://tsbc-tokyo0209.peatix.com/

会社では応募3名中、私だけが当たり。ま、その前の大阪会場が外れたので、倍率2~3倍といったところでしょうか？

下準備で色々求められていますが、大体入っているので問題ないでしょう。
ひとまず、アップデートをかけておきましょう。

Anacondaのアップデート
$ conda update -n base -c defaults conda

パッケージのアップデート
$ conda update --all

古いパッケージの削除
$ conda clean --packages

SAR+機械学習、楽しみです。