Linuxを利用して研究を行なっていく中で私がつまずいてしまったポイントをまとめていくものです。同じような状況で苦しんでいる方々の参考になれば嬉しいです。Linuxつまずきポイント集の目次は以下のページをご覧ください。Linuxを利用して研究を行なっていく中で私がつまずいてしまったポイントをまとめていくものです。同じような状況で苦しんでい...本記事で紹介する解決策がBestという保証はできません。正確な情報を発信するように心掛けていますが図らずも誤った情報を記載してしまう場合があります。ご指摘等がありましたら,コメント欄またはお問い合わせページよりご連絡下さい。共同GPUの使い方が分からない。Ubuntu上のターミナルから.pyをGPU上で動かす方法が分からない。[使いたいGPUのマシン名]このコマンドで,お使いのローカルマシンからGPUサーバにアクセスすることができます。nvidia-smiこのコマンドを利用すれば,現在使用しているGPUの番号が分かります。基本的に,1つの番号では1つのプロセスを実行することが前提であるため,自分がGPUを使いたい場合は他の番号を利用する必要があります。これを知らずに適当な番号のGPUを利用してしまうと,使用中の方から鬼の形相でしかめっ面をされることになってしまいます。今回は,空いている番号1を使用してみましょう。GPU番号を指定するために利用されるのが「CUDA_VISIBLE_DEVICES」です。nvidia-smiGPU番号に1を指定して「train.py」を実行してみました。その後,nvidia-smiを叩くとしっかりとGPU番号1が新たに利用されていることが分かります。ひとこと.pyのプログラムの中でも,GPUに値を渡す処理を記述しなければなりません。“cpu”)」と指定することで,GPU環境の場合にはGPUを利用し,CPU環境であればCPUを利用する便利なコードを書くことができます。unixあわせて読みたいアカデミック【超初心者向け】TensorFlowのチュートリアルを読み解く。Beginaidアカデミック【超初心者向け】TensorFlowのチュートリアルを読み解く。Beginaidアカデミック【サーベイまとめ】自己回帰モデルとは?係数の求め方まで出来る限り分かりやすく簡潔に説明します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。付いている欄は必須項目です過去問解説販売中!zuka京都大学で機械学習を学んでいます。iBTの出題形式が大幅変更!新テストの注意点まとめ。