python 2.7 と 3.4の共存

いろいろとゴタゴタしていた案件に目処がついたので、またpythonやらtensorflowやら(ubuntu 14.04上で)に戻ることにした。

python 2.7を使うのか3系を使うのか、というのはいろんなかたがたがブログ等で意見を述べられているが非常に迷うところであったが、最近こんな記事を見つけた。

future-software-labo.anyagent.net

で、これに乗っかることにした。

ここもちょっと参考にした。

linuxconfig.org

 

注意が必要なのは、

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 2

たとえば上記のようなコマンドで、install の前にある「マイナス」がサイト上では1つに見えるのだが、これは正しくは半角の「マイナス」を連続して2つ書くのが正しい。コピペだと上手く行かないのでそこだけ正しく書き直す必要がある。

で、最後に動作確認ですが、

qiita.com

ここのサイトにあった

import tkinter as tk
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 5, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

このコードで正弦波が表示されてOK。

ちなみにtkinterというのはpython2系では大文字から始まるTkinterで、

python.keicode.com

あるいは

askubuntu.com

上記2つのサイトを参考に、下のコマンドでインストールした。

sudo apt-get install python-tk

ちなみに、python使う人にはSublime textというテキストエディタがイケている感じでお勧めです。

subl

というコマンドで一発起動です。

www.sublimetext.com

さて次はtensorflowを再度インストールの予定。

 

 

cudaをインストール

ubuntu 16.04のマシンにTesla C2075を挿して、GPUマシンにするために

cudaをインストールした。

 

Tesla C2075のドライバはここから。

NVIDIA DRIVERS Tesla Driver for Ubuntu 16.04

 

下記サイトの情報を見ながらインストールしたところ、なんとかうまく行ったようだ。

qiita.com

 

サンプルのmakeのところで2つエラーが出た。ひとつはOpenMPIに関してで、これは下記を見て対応。

 

https://devtalk.nvidia.com/default/topic/706720/no-mpi-compiler-found/

mpicxx --version

と入力して内容を確認し、その後Open MPIをインストールした。

二つ目のエラーはcudaDecodeGL failedだったが、英語のサイトでバグと書いてあったのと、その後deviceQueryしたところPASSと表示されたので、深追いするのを止めた。

いきおいでcuDNNもインストールしてしまった。

imagejを使ってROI内画素値の測定

imagejを使ってROI内の画素値を測定したが、そのときに参照したwebsite.

 

seesaawiki.jp

 

re-imagej.blogspot.jp

 

 

LaTeXに関する備忘録

LaTeXに関する備忘録。

 

取り消し線

プリアンブルに
 \usepackage{ulem}
と記述して,
本文に
 「本文で\sout{取消線を引きたい文}とする。」
とする。

blogs.yahoo.co.jp

 

あと、赤字で記入は、

\textcolor{文字色}{文字}

www.latex-cmd.com

 

今週ですでに5回ぐらい検索しているので。備忘録。

 

追記(2017/8/10)

LaTeXの表を生成してくれるサイトがあるらしい。

muscle-keisuke.hatenablog.com



 

tensorflowのinstall (ubuntu 14.04, anaconda2, python 2.7)

ようやくtensorflowをインストールできた。ただし、ちょっと妥協した。

tensorflowをsource codeからインストールすべし。そうしないと使えない機能がでてくる。という話を聞いていたので、source codeからのインストールをしようとしていたのだが、これは断念した。

 

参考にしたページはこちら。

Installing TensorFlow on Ubuntu  |  TensorFlow

anacondaからインストールするもの。

 

tensorflowを使うときは

    source activate tensorflow

終えるときは

    source deactivate

としなければならない。

Installing TensorFlow on Ubuntu  |  TensorFlow

 

あと、インストールの中で何度も

    Missing write permissions in home/user/anaconda2

的なエラーメッセージに遭遇した。下記コマンドで解決する。

    sudo chown -R usr foldername

参考はこちら。

http://askubuntu.com/questions/726184/missing-write-permissions-in-home-user-anaconda2

 

ちなみに、source codeからインストールするのはこちらを参照。私は挫折した。

Installing TensorFlow from Sources  |  TensorFlow

 

人生は苦難の連続である。しかしながら、半歩は進んだだろう。

今日はこれで良しとしよう。

 

--追記-- 2017/5/23

 ImportError: No module named protobuf

 と出た。これを解決するために

$ sudo pip uninstall protobuf
$ sudo pip install protobuf

とした。参照したサイトは下記。

TensorFlow 環境構築 + fully_connected_feed.py 実行を3分でやってみる - Qiita

ubuntu 14.04にて、キーボードレイアウト変更

ubuntu 14.04にて、キーボードレイアウト変更について。

下記を参照した。

qiita.com

 

tensorflowのインストールはまだ終わっていない(涙)

Ubuntu 16.4が死亡。そのときに悪あがきをした際に参考にしたサイト

Ubuntu 16.04 にcudaをインストールしようとしておかしくなり、結局死亡。cudaと、あとnvidiaGPUドライバのインストールは慎重にしなければならない。

tensorflowのからみでUbuntu 14を進められていたこともあり、思い切ってUbuntu 14.04をクリーンインストールすることにした。しかし、しかし、ここに至るまで丸2日を棒に振った。その際に参考にしたサイトを下記に。

 

may46onez.hatenablog.com

特に、nvidiaGPUのドライバのバージョンをよく確かめなければならない。これ重要。

 

tylerhandstone.hateblo.jp

結局死亡したが、このboot-repairをやったときはひょっとして生き返るのではないかと思った。ふつうはこれで復活するはず。私の場合はwindows 10とのdual boot環境がネックとなり、結局bootの部分を解決できなかった。

 

t-horikiri.hatenablog.jp

何度もいろいろインストールしたりしているとこれに遭遇するはず。これも重要。

 

www.server-world.info

taskselはなかなか使える。

 

そんなわけで、私はUbuntu 14.04で生きていくことにした。

Ubuntu 14.04.5 LTS (Trusty Tahr)

 

Ubuntu 16はgccがtensorflowと相性が悪いとかなんとか、そんな話を聞いたので。