cloud9の環境で機械学習をやってみよう(動いた編)
前回途中まで行き、学習まで動いたのにサンプルが動きませんでした。
GUI環境じゃないから。
cloud9の環境で、機械学習をやってみよう(導入編)
http://workmemo.techblog.jp/archives/29324959.html
んで調べた結果、Cloud9でvncを動かすっていう凄いものがあったので、これを入れた結果、
解決しました。
ということで改めて手順をまとめてみました。
●お題
超シンプルにTensorFlowでDQN (Deep Q Network) を実装してみる ??導入編??
http://blog.algolab.jp/post/2016/08/01/tf-dqn-simple-1/
●目的
TensorFlowが動く環境をcloud9で構築。
お題のプログラムが動くところまでやってみる
●手順
1.cloud9を使えるようにしてみる
https://c9.io
アカウント作るとworkspaceを作れる場所が出てきます
2.「Create a new workspace」で新しいWorkspaceを作成
適当なWorkspace名を入れ、とりあえずpublic。 ※無料版でpublicじゃないと、容量的に怒られる
clone form git or Mercurial URLで、
https://github.com/algolab-inc/tf-dqn-simple
を入力し、テンプレートはpythonを選択して「Create workspace」
3.必要なTensorFlowをインストール
https://www.tensorflow.org/install/
3.1.pythonをインストール
(sudo apt-get install python-pip python-dev)※c9はインストールされていたので、このまま使います。
3.2.TensorFlowインストール
※ここがはまりどころだったんですが、直接TensorFlowが見れないらしく、直指定で実行
export export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
4.必要なMatolotlibをインストール
sudo pip install matplotlib
5.c9vnc環境を作る
参考:https://github.com/billyprice1/cloud9-vnc
こちらのreadmeに書いてある順番にインストール。途中でvnc用パスワードを要求されるので、適当に入れてメモ
6.c9vnc環境を実行
メニューの「run>run with>C9vnc」を選択
7.表示されたvnc環境URLを開く
途中でパスワードを求められるので、「5.」で作ったパスワードを入力
8.c9vnc環境でXTermを開く
画面で右クリックし「Applications>TerminalEmulators>XTerm」を開く
9.テストを実行
python test.py を実行
これで動きます。
これはすげえ。
前回途中まで行き、学習まで動いたのにサンプルが動きませんでした。
GUI環境じゃないから。
cloud9の環境で、機械学習をやってみよう(導入編)
http://workmemo.techblog.jp/archives/29324959.html
んで調べた結果、Cloud9でvncを動かすっていう凄いものがあったので、これを入れた結果、
解決しました。
ということで改めて手順をまとめてみました。
●お題
超シンプルにTensorFlowでDQN (Deep Q Network) を実装してみる ??導入編??
http://blog.algolab.jp/post/2016/08/01/tf-dqn-simple-1/
●目的
TensorFlowが動く環境をcloud9で構築。
お題のプログラムが動くところまでやってみる
●手順
1.cloud9を使えるようにしてみる
https://c9.io
アカウント作るとworkspaceを作れる場所が出てきます
2.「Create a new workspace」で新しいWorkspaceを作成
適当なWorkspace名を入れ、とりあえずpublic。 ※無料版でpublicじゃないと、容量的に怒られる
clone form git or Mercurial URLで、
https://github.com/algolab-inc/tf-dqn-simple
を入力し、テンプレートはpythonを選択して「Create workspace」
3.必要なTensorFlowをインストール
https://www.tensorflow.org/install/
3.1.pythonをインストール
(sudo apt-get install python-pip python-dev)※c9はインストールされていたので、このまま使います。
3.2.TensorFlowインストール
※ここがはまりどころだったんですが、直接TensorFlowが見れないらしく、直指定で実行
export export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
4.必要なMatolotlibをインストール
sudo pip install matplotlib
5.c9vnc環境を作る
参考:https://github.com/billyprice1/cloud9-vnc
こちらのreadmeに書いてある順番にインストール。途中でvnc用パスワードを要求されるので、適当に入れてメモ
6.c9vnc環境を実行
メニューの「run>run with>C9vnc」を選択
7.表示されたvnc環境URLを開く
途中でパスワードを求められるので、「5.」で作ったパスワードを入力
8.c9vnc環境でXTermを開く
画面で右クリックし「Applications>TerminalEmulators>XTerm」を開く
9.テストを実行
python test.py を実行
これで動きます。
これはすげえ。
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