AMIをCPUインスタンスで使ってみたツイートシェアはてなこんにちは。hacknoteのr.katoです。activateの時にメモリ不足やCPUクレジット不足が原因でうまくいかなかったので、今回は推奨環境のc4.largeを使ってmnistをしました。AMI(DLAMI)を使ってkerasサンプルコードのmnistを実行する。100GB実際に実行したサンプルコード下記のkerasが提供しているサンプルコードに実行時間を出力するコードを加えたものを実行しました。https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py実際の様子login前回の記事で紹介しましたが、sshでログインした際には、次の画像のようにDLAMIのAnacondaに設定してある仮想環境のリストと、その環境のacvtivateのコマンドが表示されるのでかなり楽です。体感だと3分程度ですんなりとactivateされました。その時の出力も貼っておきます。長いので折りたたんでおきますので気になる方はクリックしてください。mnist_cnn.pyの実行コードをこちらのページからダウンロードしてきて冒頭で述べたように変更し、実行しました。このサンプルコードはmnistデータベースという分類問題によく使われる手書き文字を、CNNという畳込み計算とpooling計算とニューラルネットワークを組み合わせたもので分類するものです。実行結果を折りたたんで貼っておきます。サンプルコードにあるとおり、だいたい同じ結果がでました。1102.43935227394というc4.largeのほうが実行速度が遅いという結果に...この様に実行速度に差が出た理由としては、単純にCPUの苦手なCNNをさせたことにより、CPUのスペック差が出たためと考えられる。おわりに今回、初めてきちんとDeepLearningAMIを使ったが、いつもどおりの方法でEC2インスタンスを建てて、その上で自分に必要な環境をactivateするだけで機械学習の環境構築が済んでしまうため、非常に楽でした。自分でGPUの型番に合わせて、CUDAなどをインストールして設定するのはなかなかに骨なので。気をつける点があるとしたら、仮想環境をactivateした際、インスタンスへの最適化をしながらライブラリ等がインストールされるので、その間は待つ必要があることです。