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make sense / nonsense.

GPU環境の整備

CUDAをubuntu16.04に入れる

このサイトで環境を選択しています表示されるメソッドに続けてインストールしています
https:
//developer.nvidia.com/cuda-downloads
基本は手順通りですが、PytorchはCUDA9までしか対応しなかったので、バージョンを
あわせておきます。

CUDAのアーキテクチャ部分の概念には以下のように書いてある。

アーキテクチャーは、プラットフォームのCPUタイプです。

対応するものは下記コマンドで調べる。

  • $ uname -a
    x86_64だそう
  • $nvcc -V
    →cudaのバージョン確認

CUDA Command

よく使うものを抜粋します。

 

Pytorch使用中にでたエラー

  • Found GPU1 Geforce GTX770 which is of cuda capability 3.0.
    これに対して我々ができる状況はないです、あたらしいものを購入しましょう。
  • 指定しているGPUと違うGPUが選択されて実行されてるっぽい場合、CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 test.py的な書き方がある
    (jupyter notebookへの環境変数の渡し方はenvカテゴリのjupyter notebookの項目を参照)

GoogleChrom の機能メモ

日常的な検索(オプショナル記号)

  • ハッシュタグを検索したい
    ハッシュタグの前に  #  :#cat 

  • 語句を除外したい
    →除外する語句の前に -  : ジャガー-自動車

  • 完全一致
    →引用符で囲む       :「ライオン

  • 不明な語句
    →* を挿入する      : "世界最大の*"
     

  • 数値の範囲で検索 
    →2つの数値の間に .. を置く 例: カメラ$ 50 .. $ 100

  • 検索を結合する
    →各検索語句の間に「OR」を置く 例: ラソンORレース

  • サイトの特定語句を検索 
    →サイトまたはドメインの前に「site:」をつける
    例: site:youtube.com または site:.gov

  • 関連するサイトを検索する
    既知のウエブアドレスの前に「related:」をつける 例:related:time.com

  • Googleキャッシュれたバージョンのサイトを表示する 
    サイトのアドレスの前に「cache:」を付ける

ウェブ検索の精度を高める - Google検索ヘルプ

 

すごく固有なエラーを調べたい時

型番でググる仕様書発見する→PDFの中を近い単語で検索

*型番* +目的の単語