森博嗣 ビリヤードの問題をPython (jupyter) を使って力技で解いてみた

  • 2020.03.01 Sunday
  • 22:30

森博嗣 ビリヤード

で検索すると,どんな問題か出てくるので興味のある方は検索して下さい.

 

以下,プログラミング素人による度し難いコードをそのまま貼ります.

 

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続きを読む >>

JupyterでFortran @Windows10

  • 2020.02.29 Saturday
  • 23:37

まずWindows10にGitを入れる.

https://git-scm.com/downloads

 

Anaconda3 のプロンプトを開いて

  • git clone git@github.com:ZedThree/jupyter-fortran-kernel.git
  • pip install -e jupyter-fortran-kernel
  • cd jupyter-fortran-kernel
  • jupyter-kernelspec install fortran_spec/

そしてjupyter-notebookを開くとNewの所にFortranが含まれているはず・・・

 

参考URL:

https://qiita.com/cure_honey/items/fdacaa9ec8baa7aabea6

https://github.com/ZedThree/jupyter-fortran-kernel

https://funatsu-lab.github.io/open-course-ware/env/construct-python-env/

 

尚,openではやはりエラーが出る模様.

Windows10 でFortran開発環境構築を試みる

  • 2020.02.29 Saturday
  • 22:16

Windows10 にFortranの開発環境を構築するお話.

 

gfortranを導入するのに一般的には

・TDM GCC

・Cygwin

がある.

初めTDM GCCでやっていたものの open でエラー発生.

(Program received signal SIGSEGV: Segmentation fault - invalid memory reference.)

 

どうも TDM-GCC 64bitのver4.9以降 に不具合があるらしいということで4.8で試すも同様のエラー.
 

紆余曲折の結果,

Windows10 Pro の Hyper-V を利用し,Dockerを導入し,

Fortran開発用のUbuntuのコンテナを製作.

エディタはVSCodeを使用.

追加オプション

・Modern Fortran

 − gfortran のパスを通す

・Fortran IntteliSense package

 − fortls のパスを通す

 (pip3 install fortran-language-server) 

・Remote SSH

 これが非常に便利でSSHが入っているコンテナを自動的に認識し簡単に接続ができる.

 

結局,Windows10のVSCodeでUbuntuのコンテナにリモート(?)アクセスし

共有したディレクトリ上にプログラムを作成,ビルドはコンテナのUbuntuで行い,

出力結果をWindows上のgnuplotを使うという非常にけったいなことに・・・.

ほ,ほら,Ubuntu別のマシンにした時簡単に移植できる(はず)だから(震え声)

尚,メモリの使用量も馬鹿にならない模様.

 

VSCode使いやすいんだけどLinuxならもっといいエディタとかあるのかな.

 

因みに一応Cygwinも試して,ちゃんと動作することを確認.

Fortran・・・Linux・・・Docker使えば移植簡単やろ!

という発想の下,見事に迷走した感じ.

Performance RNN

  • 2018.07.06 Friday
  • 22:37

Performance RNN

 

機械学習が音楽に応用されている一例。

不自然でなくちゃんと聴けるから凄い。

エンドレスの作業用BGMに調度いい。

CPU食うけど。

 

他にも応用されていてそれで機械学習の環境を整えたんだけど

じっくりやっている時間がない。

 

Docker で Anaconda + TensorFlow + Keras

  • 2018.07.01 Sunday
  • 22:18

きっとどこかに誰かが作ったものがあるのだろうけど探すの大変だから自分でやることにした。

幸いanacondaに関しては公式が Dockerイメージ公開しているのでそれを使用。

 

continuumio/anaconda3/ (現在5.2)

これを有難く使用させて頂き、コンテナを作製・起動したら

 

pip install tensorflow

pip install keras

pip install h5py==2.8.0rc1

 

ここまでやってpythonを起動し

import keras

をやってfuturewarningとか表示されず

Using TensorFlow backend.

と表示されたらOK(のはず)

 

後は、このコンテナからイメージを作製し、

そのイメージから jupyter server を使えるコンテナを起動(コマンドは公式に有り)

docker logs [コンテナ名]

で jupyter のアドレスが出るからそれをブラウザに貼り付け、一部 localhost に変えればOK

jupyter の作業フォルダをホストと共有させておくとコンテナ入れ替えても

jupyter のデータが残るから便利 (-v $HOST-DIRECTORY-PATH/:/opt/notebooks)

 

これで、一通りの Deep Learning の環境は整うはず。

別にこれ、docker じゃなくても anaconda 使うなら同じようにできると思う。

 

インストールされている各パッケージのバージョンを知りたいときは

pip list

docker

  • 2018.05.26 Saturday
  • 22:03

俄かにdockerを使い始めた。

Linuxはアプリのバージョンによってソフトが動作しないということが頻繁にあり

いちいちインストールし直すというのが非常に手間でほとんど不可逆的な場合もある。

 

dockerのようなコンテナ型の仮想化環境なら簡単にインストール前後を保存できて便利

と言われて使い始めた。

 

実際にはイメージの保存さえ出来れば十分な感じで出来るようにはなったけど

いまいち全体が理解できていないと言うか、

ネットの情報だけでは一知半解と言うか、

書籍買うにしてもなんか半分以上使わないだろうなという内容だし。

本家のサイトは英語で情報量多いし。

 

きっと初めだけ入門用の書籍で全体つかんで後は自分で調べつつというのがいいんだろうけど

コンピュータ関係は更新早くて直ぐに本は古くなるし、

毎回買ってたら高くつくしってやっているうちに

時間を浪費している気がする。

 

誰かいい方法知らないかな。

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