beruponの日記

物置
 

2016-06-29

Radeon RX 480

秋葉原に行ってTSUKUMO本店で2016/06/29 22:00から販売開始のRX480を購入した。値段は税込みで3万2千円弱。何年かしたら2万円くらいに下がってるんだろうか。。

Mini-ITX用のケースだとボードを挿せないので、ケースからマザーボードとかを取り外して使用。電源スイッチを入れるためだけケースのケーブル使用

光学ドライブケーブルを繋いでいないのでドライバAMD Radeon Software Crimson Edition 16.6.2)はネットからダウンロードする事にした。しかし探しても見つからない。しばらく探して見つかった。

http://support.amd.com/en-us/kb-articles/Pages/AMD-Radeon-Software-Crimson-Edition-16.6.2-Release-Notes.aspx

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2016-06-19

GPU

Chainer+CUDA7.5インストール記念 学習速度比較」という記事を読んだ。

http://qiita.com/wakaba130/items/29ad1e72674d93fae3ba#gpu%E5%AE%9F%E8%A1%8C

GPU速いなー、GeForce GTX 980 Ti だと一秒間に35000枚近い画像学習している。そのうち速いGPUだと一秒で10万枚とか学習出来ちゃうんだろうなぁ。。

何やらneonというライブラリが高速らしいけど、大きいネットワークだとそれでも学習時間が掛かってるっぽい。

https://github.com/NervanaSystems/neon

学習時間が掛かると結果の確認が大変なので、Trial and error がしにくい筈だけれど、そこは工夫でなんとかしてるんだろう。

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2016-06-09

ジョコビッチの生まれ変わる食事: あなた人生を激変させる14日間プログラム

を読んだ。同じものを大量に摂取しつづけると体が嫌がる。

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2016-06-08

pronounciation

igzist or egzist... hmmm...

http://dictionary.cambridge.org/pronunciation/english/exist

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2016-06-04

tiny-cnn

昨日に引き続きtiny-cnn

https://github.com/nyanp/tiny-cnn

作者は多分日本人っぽい。2013/01頃に作り始めたみたいだ。

http://nyanp.hatenablog.com/entry/20130108/p1

tiny-cnnレポジトリのdataフォルダには、mnistの訓練データは入っているけれど、cifarの訓練データは含まれていない。

http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

から cifar-10-binary.tar.gz をダウンロードして得たデータ指定して example_cifar_train プロジェクトを実行してみると、1回のepochの実行に 620秒程掛かる。(Core i5-4670 @ 3.40GHz)これが30回分なので学習完了するのに5時間以上必要だ。

tiny-cnnC++11で書かれているけれど、もっと単純にC言語で書かれた実装も見てみたいな。

トレーニング結構時間が掛かるのでNeuralNetwork構築の試行錯誤時間が掛かって大変そう。

まぁ何もしないで何も生まれる事は無いのだから何かするしかない。

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2016-06-03

Google人工知能

https://sites.google.com/site/steveyegge2/google-at-delphi

結構から研究はやってたのか。それにしてもC++じゃ身軽には作れないってことかな。。

技術負債

http://doda.jp/engineer/it/guide/001/19b.html

名字から別の人を想像してしまった。祭り的屋的な人種ではなくて正反対そうな社会人だ。。こういう人が実直に下支えしてるんだなぁ。。

エンジニアという種族局所最適化を求めがち

http://doda.jp/engineer/it/guide/001/02a.html

これは確かに…。まぁゆくゆくは自動化される部分が増えるだろうけれど。

tiny_cnn

http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20160603

で紹介されているライブラリビルドして動かしてみた。

OpenCV依存しているのでそこで躓く。。OpenCVWindows用のインストーラーを落としたら以前入れていたのがあって、cmakeも済んでいた。少し古いのだったけど問題はなかった。3系でなくても問題無かった。

そして、tiny-cnn自体ビルドさらに躓く…。cmakeでVisualStudio用のプロジェクトファイルを生成させてるけど、OpenCV場所が分からないというので、

set CMAKE_PREFIX_PATH=D:\libs\opencv\build\x86\vc12\staticlib

指定(静的Linkにしているのは、OpenCVDLLPath環境変数指定する必要が省けるので)

その後に

cmake .

(間違った場合は CMakeCache.txt を消してから実行したほうが良いかな。。)

ビルドすると opencvのincludeファイルが見つからないとのエラー

D:\libs\opencv\build\include

VC++ DirectoriesのInclude Directoriesに入れる。プロパティファイルとか自動指定してくれたら楽なのに。。

その後ビルドエラーを解消するために、C/C++ => Code Generation => Runtime Library を Multi-threaded Debug に変更。

そして example_mnist_train を動かそうとするとデータフォルダ指定する必要があるとの事なので相対パス指定して起動したら例外が発生(間違って ../data と指定していた。正しくは ./)。しかデバッグビルドなのにコードデバッグが出来ない。

原因は、プロジェクトプロパティC/C++ General の Debug Information Format が空指定になっていたから。ララ…cmakeよ…。

とりあえずデータフォルダ(D:\projects\tiny-cnn\data)を絶対パス指定して起動したらうまくいった。多分相対パス指定が間違えていただけかな。。main関数try catchしてエラー内容をcoutしてくれたら良いな。。

tiny-cnn/examples/mnist/train.cpp の train_lenet 関数内のラムダ式 on_enumerate_epoch が呼ばれる周期が、Debugビルドだと約257秒程度、Releaseでも約49秒の時間が掛かる。

tinyなライブラリだけど依存しているライブラリがあったりcmake使ってたりすると色々と躓くな。。まぁ便利なものはbeneficialでもあるので時には我慢して受け入れたほうが良いな。。

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2016-05-09

明日はBURGER KINGに行こう。

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