チュートリアルを触ってみたわけですが、当然のごとく手元のノートPCではさほど速度を出すことができません。DNNをあつかう宿命としてGPU上で動作させることは避けては通れないものです。時のようにさくっとは行かず。インスタンスでは動作させることができないようです。動作させるまでの手順を残しておきたいと思います。いうことができるのって方は、まずは下記の記事をお読みの上で以降に進まれることをおすすめします。今回利用したもののバージョン等は下記のようになります。サイトから利用申請をしておく必要がありますので、処理を進める前に早めに完了しておくことをおすすめします。元に進めていきますので、もしバージョンが変わって必要な処理が変わっている場合は、リンク先の情報に従って処理を行うことをおすすめします。処理に必要なもののインストールおよびモジュールのアップデートを行います。場合は最低限必要な下記をインストールしておいて貰えば十分です。インストール最初で最後のハマりポイントと言っても過言ではありません。インストールしてしまうとえらい目に合います。ドライバと衝突しないようにしてやる必要があります。無効にするにあたって下記の記事を参考にさせていただきました。無効化は上記の記事のものをそのまま利用して、以下の処理を実行することで行うことができます。インストールすることができます。ダウンロードサイトに記載されている内容をそのまま実行しているだけですので、手順が変更されている場合は、そちらに記載の方法をまず実行することをおすすめします。うまく動かない事があるようです。少々サイズが必要になりますがローカルインストーラをダウンロードしてきてCUDAをインストールすることをおすすめします。インストールは成功です。用のファイルを配置することで実現できます。インスタンスのホームにファイルを配置しておいてください。Linux)を参考にファイルを配置すればOKです。推奨となっていますので、そちらをインストールすることをおすすめします。インストールして完了です。向けにインストールする処理は下記のとおりです。他のバージョンや環境でインストールする場合は、その場合の処理が記載されていると思いますので、そちらを参考に行ってください。記載の通りに、GPUを利用するためのおまじないを記載して実行すれば完了です。CUDA_HOME=/usr/local/cuda動作確認これでインストールは完了です。installationにそって確認してみましょう。使用する設定がちゃんと動作するかを確認します。ロードしているようなログが出れば成功です。locally/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow続いて処理をちゃんと行えているかを見てみましょう。モデルをロードする処理で確認します。ロードして処理が行われています。84.6%最後に、チュートリアル外ですがちゃんと速度がでるようになったかを確認しましょう。サンプルコードで確認を行っています。単位で学習過程をログに流してくれます。学習を進めてくれるようになります。(2)〜機械読解質問応答システム〜月別アーカイブはてなブログをはじめよう!KSKSKSKS2さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する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。