エンジニアの南(cjnan)です。Cloudの日本サイトでもGPUインスタンスをリリースしました!なので早速試してみたいと思います。CloudのGPUインスタンスを利用して、Tensorflowなどの簡単なセットアップとデモを紹介します。CloudのGPUインスタンスを購入する現時点(2017/12/1)では、残念ながらまだ日本リージョンでGPUインスタンスが購入できないので、今回は中国北部2のGPUインスタンスを購入して試してみます。P100のシリーズが使えるようになっています。従量課金制で購入できるので、利用した分だけの費用でお手軽にためせます。CUDAの設定インスタンスを購入し、ログインしたらまずは、CUDAをインストールします。現時点(2017/12/1)の最新バージョンのリンクからToolkitをダウンロードします。cudaインストールできたらnvidia-smiで動作確認をします。Baseでの設定方法を紹介します。本番環境などに投入する場合はノーマル方法で設定することをおすすめします。Pythonでは、機械学習やデータ分析に必要なたくさんのライブラリが存在しますが個別でインストールが必要で環境のセットアップは大変です。Annacondaを利用することで、Python自体のインストールから関連するライブラリのインストールなどが用意になるので利用することをおすすめします。Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.shインストールが終わたらターミナルを閉じてssh再接続します。xxxxxxxxxsha1:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxJupyterのconfigファイルを編集します。deactivateでtensorflow環境を閉じることができます。setにわけて検証します。モデルCNNは基礎的の7層AlexNetモデルを実現します。AlexNetのモデルコードはGithubから探せますので、ここでは説明を省略させて頂きます。学習データは10K回のIterationに分けて行います。setで検証し、モデルの性能を確認します。10K回のIterationで一番良いモデルを選択してパラメタを固定します。詳しい内容は下記のコードを参考してください。tf.app.run()結果AlexNetで10K回学習した結果、想定どおり98%の認識率を出しました。Tensorboardでログデータを確認しましょう。下記の命令を実行して、ブラウザでサーバの6006ポートに接続します。--logdir=/to/your/path/△TensorboardからみたモデルGraph△Accuracy。さいごに本記事ではGPUの検証であり、CNNのDropboxや分散加速などの方法は含まれていません。機会学習の内容については今後の記事で共有したいと思います。reserved.スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。