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巨大隕石がさらに衝突してきます。3メガトン
不老不死(不老長寿)を目指すスレ Part38
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技術的特異点/シンギュラリティ181【サロン】
- 1 :2019/12/03 〜 最終レス :2020/06/23
- 2045年頃に人類は技術的特異点(Technological Singularity)を迎えると予測されている。
未来技術によって、どのような世界が構築されるのか?人類はどうなるのか?
などを考察し意見交換する雑談雑感スレ
1: 技術的特異点/シンギュラリティ181【社会・経済】
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1575358560/l50
2: 技術的特異点/シンギュラリティ181【技術・AI】
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1575358810/l50
3: 技術的特異点/シンギュラリティ181【哲学】
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1575362040/l50
■技術的特異点:収穫加速の法則とコンピュータの成長率に基づいて予測された、
生物的制約から開放された知能[機械ベース or 機械で拡張]が生み出す、
具体的予測の困難な時代が到来する起点
■収穫加速の法則:進歩のペースがどんどん早くなるという統計的法則
ここでの進歩とは、技術的進歩だけでなく生物的進化、生化学的秩序形成も含む
★避難所スレ(ワッチョイ付)
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ173
https://agree.2ch.sc/test/read.cgi/mango/1569076583/
※前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ180
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1574643862/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ179
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1573841433/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ178
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1573088050/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ177
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1572374053/
- 2 :
- これでいいんでしょ?
- 3 :
- 快適なシンギュラリティライフのために専ブラを利用しましょう!
【推奨アプリ】
ChMate
JaneStyle
【推奨NGワード】
ニート,二一ト,ニト,妄想,炸裂,統合失調,糖質,未婚,無職,引きこも,子供部屋,子ども部屋,こどおじ,在日エリート,低学歴,性根,五毛党,320847,ノストラダムス,尊厳,意志薄弱,努力,頑張り,衰退,
現実逃避,自己欺瞞,弱虫,ネトウヨ,ネトサポ,宗教,反知性,キモヲタ,ヤリマン,働こう,働け,ハロワ,普遍,にんべん,はたらく,連帯意識,ババァ,詐欺師,愚劣,デジモン,穀潰し,安楽死
【推奨NGネーム】
yama,ya,安楽士
※荒らしに反応する人も荒らしです
- 4 :
- 2ch (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) スレッド 関連書籍・リンク・テンプレ集
https://singularity-2ch.memo.wiki
- 5 :
- 関連スレ
近未来の情報システム・噂程度の話・シンギュラリティ
https://matsuri.2ch.sc/test/read.cgi/infosys/1533822662/
- 6 :
- まぁ昔みたいにニュースの雑談雑感か、
エロ、投資、瞑想の話かね。
- 7 :
- わざわざ、エロ、投資、瞑想の話がしたい人たちがこのスレを使うとは限らないって
3日もたたずに腐るだろう
- 8 :
- まぁ、シンギュラリティで
社会でも技術でも経済でも哲学でもない話題ならいいんじゃないの
エロや瞑想は芸術や文化かもしれない
- 9 :
- 【速報】アルファベットCEO ラリー・ペイジ、 セルゲイ・ブリンが辞任
- 10 :
- 418: 名無しさん :2019/12/04(水) 05:56:19 ID:/1FsJ3GI
東大、京大、一橋卒業生でさえ、ほとんどなれない高度な専門職に中大生は多数ついている。
実学が強いことに全然問題なし。
- 11 :
- いまだに文系資格を盲信し、
取得支援を強化すれば大学の人気を高められると考える手合いが多すぎる
意見すると怒るんだわ連中
- 12 :
- 山口さんと粘着君は4つも相手しないと行けないからこりゃ大変だな
- 13 :
- >>12
ここには来そうにないよ、相手にもされないだろう、
開始早々に100レスぐらいいくと人集めになるから山さんにでもお越しいただく方が有り難いんだけど。
オープン初日のサクラとしてAIスレだけだったろう。
ここは静かにイブの時間を目指そうぜ
- 14 :
- 哲学とか神とかホモデウスは実質アンチとの対決だから
一緒にしたかったが他のスレに迷惑かかるから
ここはアンチも含めてかかってこい!を含めるか?w
- 15 :
- >>14
どういう意味?
哲学とか神とかホモデウスとかアンチも含めてかかってこい!
みたいなのをこのスレの話題にするってこと?
- 16 :
- 何でもありの雑談雑感なんだから
アンチだろうが労働ガーとの議論も可
又は他スレで暴れたら誘導してここでかかってこいや!で
- 17 :
- 橋本さんが大阪知事に復帰して部下を全員AIロボットにしてシンギュラリティの見本を見せる。
- 18 :
- 労働爺と粘着はここで対処頼む
- 19 :
- >>16
打ち負かす自信と余裕があるとは頼もしいことで
新聞では、日本の学力低下、人口減少、
大企業のリストラに奴隷増加、
一方で何故かマイクロソフトがアップルのiPhoneアプリで
画像認識で文章読み上げソフトの日本語対応版を発表
- 20 :
- >>18
そいつらよりタチ悪そうなキチガイもいるぞ
しかも二匹
きりがない疲れた
- 21 :
- シンギュラリティは諦めないけどここは諦めるわ
なので後は頼む
精神やられないように気をつけな
- 22 :
- 色々集めてここをバトルフィールド化したらどうだ
- 23 :
- 働け爺召喚!!
- 24 :
- 粘着も召喚!!
- 25 :
- ささげよささげよ新鮮なネタをささげよ。
- 26 :
- 電子の二重スリットの実験は頭で考えただけの実験でいかにもうんちくありそうな結果を妄想してるだけなんじゃないだろうか。
電子が一個通れるスリットとか小さすぎて作れるわけ無いと思うので。
- 27 :
- >>26
そう思うなら自分で実験してみりゃいい
手順を辿れば同じ結果に行き着く。それが科学。
- 28 :
- そもそもスリットが電子一個分の大きさなのでは無く
発射装置が電子一個だけ飛ばせるとかそんなだったはず
- 29 :
- >>17
大阪府知事もAI・ロボット
- 30 :
- >>29
あの人AIロボットだったのか。
そう言えばどことなく作ったみたいに見える。
- 31 :
- >>28
どっちにしろ一個じゃ干渉縞にならないでポツっと点になるだけなんだから。
何個も飛ばすと干渉縞みたいな濃淡になるって言う実験結果。
- 32 :
- >>30
怪しいとは思ってたけど、やっぱりそうか
- 33 :
- >>27
そもそも作れないって言ってるやつに自分で実験やってみりゃわかるって
どういう考える手順して言ってるのさ。
- 34 :
- https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52943390U9A201C1TJ1000/
当局は10月下旬、未成年(18歳未満)によるネットゲームの利用で新たな規制方針を打ち出した。
夜10時から翌朝8時までゲームサービスの提供を禁止する。また利用時間は平日に1時間半、土日祝日は3時間を超えてはならない。
市民の生活を30分単位で制限するとかポルポトやイスラム原理主義と変わらんな
- 35 :
- 普通のゲームにサブリミナルかなんかで意識しないでも勉強できてしまうような技術開発できないんだろうか。
- 36 :
- >>31
何もわかってねえな
二重スリット実験は電子や光子が波の性質と粒子の性質を併せ持つことを示す実験だぞ(二重じゃなくてもいいが)
複数個電子を電子銃から発射すると干渉縞ができるこれは波(量子力学)の性質
一個分ずつ(つまり古典物理学の粒子として)複数回発射しても干渉縞はできる
しかし粒子を"観測"すると途端に片方のスリットだけ通るようになり干渉縞は消える
>>33
だから原子レベルのスリットなんか必要ねえつってんだろこのハゲが
- 37 :
- >>36
一個だけではどちらのスリットを通ったかを観測してたかしてないか関係無く
ぽつっと一点残るだけと言う実験結果。
たくさんぶつけると、電子の波長を定義してスリットの間隔なんか使って計算すると
ちょうどそういう波が干渉してできたのと同じ間隔の縞ができる
という実験結果が出るだけ。
だからって干渉してるとか決め付けるのはおかしい。
一個一個別の時間にできては消えてしまって
同時に存在してなくて通った跡も残ってないもの同士が
干渉してるとかいう認識の方がおかしいと思う。
- 38 :
- >>37
干渉っていっても他人の物事に関係することやCAD設計の部品干渉とは違うよ。
物理の波動での干渉縞だよ。
>>36>一個分ずつ(つまり古典物理学の粒子として)複数回発射しても干渉縞はできる
- 39 :
- >>37
お前いつも俺に絡んでくる日本語読めないバカだよな?俺には分かる
- 40 :
- 一個一個別々の時間にぶつけているのに多くぶつかる場所が縞になると言う実験結果。
別々の波が同時に来てなかったら干渉という現象がおきるわけない。
干渉縞みたいな縞ができるんだよね、くらいに言うならいいだろうけど
電子は波だから波同士で干渉がおきて縞になったんだ、みたいに説明されて納得しなければならいのはおかしい。
波同士の干渉現象なんか使わないで電子を使う二重スリットの実験結果を説明する方法を
考えて欲しい。
- 41 :
- >>40
隠れた変数理論は否定されている。
- 42 :
- >>41
わからんけど、そんな難し気な考えしなくても説明できないのかな?
量子ってとびとびのエネルギーを持つ性質があるんでしょ?
微妙にどちらに行くかが変るような時は行き先が飛び飛びの方向になるのが目立つようになる
とかいう説明ができそうな気がするんだけど。
- 43 :
- >>42
何が言いたいのかまるで伝わらない
- 44 :
- また日本語不自由くんかよ
- 45 :
- テクノロジーの進化で「不死」を実現できると考える
トランスヒューマニストたちの思想とは?
https://diamond.jp/articles/-/222573
- 46 :
- >>42
弱観測でぐぐりなよ
- 47 :
- 量子不死だよな
ディアボロみたいなもんだな
- 48 :
- 何か知らんけどこれ読むべき
https://www.hitachi.co.jp/rd/portal/highlight/quantum/doubleslit/index.html
とにかくスクリーンには一個づつしか電子はぶつかって無いし、
1個の電子が2つのスリット(別々の通路)を同時に通ってスクリーンで干渉したわけじゃないし
たくさんぶつけているうちにだんだんスクリーンに縦縞ができて行く。
こんなのをいつまでも干渉だとか言う説明で無理やり納得させてたらまずいだろ。
- 49 :
- >>48
壁にボールをぶつけてたら偶然縦縞になった!
ってアホな小学生が言いそうでちょっとワロタw
- 50 :
- 痕がめだたないようにまんべんなくぶつけてるのに
学級委員と先生が干渉してくるから縞になる。
- 51 :
- >>48
誰も干渉だなんて説明はしてないんだよなぁ………
単に干渉縞っつってるだなんだがこのたわけが
- 52 :
- 干渉じゃなければなんだというんだねw
- 53 :
- だから干渉縞だろ
- 54 :
- >>51
ほら→>>52 >>53
- 55 :
- アホ小学生「俺の壁当て練習に干渉してくるな!」
- 56 :
- 「うりゃっ!なんだ縞じゃねぇじゃん、水玉かよ」
- 57 :
- 干渉はしないけど干渉縞はでるという謎理論?
- 58 :
- 電子一発では干渉縞なんかできない。一発ポチッと痕ができるだけ。
何発も何発も当てると、ポチっとできる痕の多い所が飛び飛びにできて縞に見えるようになる。
以上が電子を一発づつスリットを通してスクリーンにぶつける、二重スリットの実験結果だとすると、
「波の干渉」の概念を使わないなら、この実験結果をどう説明したらいいか。
- 59 :
- 別居してるけど届けは出てるんだよ、
だから互いにどこかで繋がってる
- 60 :
- 届も相手ももう消えてしまったら繋がれない。
- 61 :
- 古典物理学である粒子の考え方と
量子力学の波の考え方が同時に現れるから不思議だねってだけだよ
それ以上考えたら頭がおかしくなるぞ
- 62 :
- それよか記述式の採点をアルバイトってアホか?
人工知能にしろよ。
- 63 :
- 電子当ててたら偶然縦縞できちゃったとかアホすぎて開いた口が塞がらんわw
- 64 :
- スリットも縦スジも最高!
- 65 :
- >>63
偶然や干渉じゃない理屈を考えればいい。
口はプラスチック成型で治る(バットマン)
- 66 :
- このスレまあまあマシ
本命のAIスレが酷すぎて失望した
- 67 :
- あらま
国産の深層学習ライブラリ「Chainer」の開発終了に戸惑いの声相次ぐ
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/56167058.html
- 68 :
- >>67
そうですか残念、でもしかたがないかもですね。
ディープラーニングフレームワークパワースコア2018
https://towardsdatascience.com/deep-learning-framework-power-scores-2018-23607ddf297a
評価カテゴリは次のとおりです。
・オンライン求人情報
・KDnuggets使用調査
・Google検索ボリューム
・中記事
・アマゾンの本
・ArXivの記事
・GitHubアクティビティ
検索は2018年9月16日から9月21日まで実行されました。
https://miro.medium.com/max/2100/1*s_BwkYxpGv34vjOHi8tDzg.png
スコアランク
1.TensorFlow 96.77 (開発サポートGoogle)
2.Keras 51.55 (開発サポートGoogle,Microsoft,NVIDIA,Uber,Apple)
3.PyTorch 22.72 (開発サポートFacebook)
Caffe、Theano、MXNET、およびCNTKは
2017年以降使用量が減少していることに注意する必要があります。
- 69 :
- >>67
Chainerの考え方の影響を受け、FACEBOOKに後押しされるPyTorchに合流するんだとさ
PyTorchは研究用途では、海外だと既にトップシェアだとの事
Tensorflowは自由度が高いが難しく、それを使いやすく提供するモジュールのkerasは
今度はカスタマイズが効かない
ChainerやPyTorchは、入り口はkerasより難しく、しかしちょっとした改造も望むなら
むしろ易しい、まあ中級者向けの深層学習ライブラリなんだな
- 70 :
- どの深層学習フレームワークが最も速く成長していますか?
TensorFlow vs. PyTorch
https://towardsdatascience.com/which-deep-learning-framework-is-growing-fastest-3f77f14aa318
ディープラーニングフレームワークに影響するもう1つの進歩は、
量子コンピューティングです。
使用可能な量子コンピューターは数年後にはオフになりそうですが、
Google、IBM、Microsoftなどは、
量子コンピューティングをディープラーニングと
統合する方法について考えています。
フレームワークは、この新しいテクノロジーで動作するように適合させる必要があります。
ラップ
TensorFlowとPyTorchの両方が成長しているのを見てきました。
両方とも現在、優れた高レベルAPI(tf.kerasおよびfastai)を備えており、
ディープラーニングを開始する際の障壁が低くなっています。
また、最近の開発と将来の方向性についても少し聞いています。
- 71 :
- kerasはTensorFlowとべったりだからなあ
- 72 :
- >>71
まぁ、
https://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1907/09/news021.html
>Kerasの作者であるFrançois Chollet(@fchollet)氏は、今はグーグル社員である。
Tensorflow 2.0は、tf.kerasで高レベルAPIとしてKerasを同梱しています。
- 73 :
- import keras
で、tensorflowがバックエンドで動く、と表示されるからなあw
ちなみにtensorflow2はまだ怖いので
tensorflow1.15を使うようにしている
Pythonも3.8になったけどこれも嫌だなあw
3.7ですら半年前までTensorflowを動かせないと言われてたもんだ
みんな3.6にする始末
- 74 :
- >>69
tensorflowとkerasは確かに難しいぜ
なんたってpipで導入する手順でコケたからな!
- 75 :
- 素人がそんな難しいものわざわざ勉強して導入とかただでさえ忙しいのに
やってられるわけない。
外注したってこんどはAI化を注文してる側の仕事を理解するための勉強をしてもらわないといけなくなるんだから
どっちみちしばらくAI導入なんて一部できあいのを導入できる所しか進まないんじゃないかな。
- 76 :
- >>74
公式のPythonをインストールして、そこからpipでtensorflowをインストールしようとしたのか
Windowsの場合、Anacondaからインストールすると、「若干」簡単とされている
しかし、
・パソコンのユーザー名に2バイト文字を使ったり、ユーザー名の姓と名前の間に
空白を入れただけでAnacondaが使いにくくなったり、使えなかったりする
(Anaconda内に複数の環境を作れるのが強みなのに、これらの条件だと
新しい環境が作れなくなる)
・現在のPythonは3.8がインストールされるが、3.8はリリースされてから日が浅く
多くのライブラリは対応できていない。
深層学習どころか機械学習のscikit-learnすら対応できていないらしいという情報が
1ヶ月前に出ていた
・だから、PythonあるいはAnacondaをインストールしてから例えばAnacondaなら
conda install Python==3.7.5とかして、ダウングレードする必要がある
・更に中にGPUが入っているなら、そのGPUのバージョンに合わせてcudaのバージョンも選んで
cudaをPythonで動かすためのcuDNNというモジュールもバージョンを選んで、
その上でPythonのバージョンまで変える必要がある
例えば、GTX1060とか1080あたりなら、
1. まずVisual Studio2015をC++ランタイムモジュール付きになるようにカスタマイズしてでインストールする
2. CUDAは最新の10でなく、9にする
3. cuDNNは7.1程度がいい
4. それに合わせて、AnacondaをインストールしてPythonも3.7どころか3.6の環境を作る
5. そしてtensorflowも1.12にする。1.13以上だとPython3.6ではエラーを起こす
6. kerasは2でもいいが、一部物体検出モジュールがエラーだらけになり
これもあちこちコードを書き直しまくってやっと動いた!なんて事になる
朝から晩までPC向かいっぱなしの専門家かPCヲタ以外は手を出しにくいなあ
- 77 :
- ところが新しいPC特に新しいRTXのGPU(2060とか2080とか)では
GPUを使う時、Anacondaをインストールしてから
とりあえずPython3.8を止めて3.7の環境を作ってやり
condaでtensorflow1.15を選ぶだけで
簡単にCUDAが10.0、cuDNNが7.6になって、ちゃんと動いた次第w
GTX1000番台の時は、Visual Studioのやや旧バージョンを選ぶのにMicroSoftに登録したり
cuDNNをインストールするのにNVIDIAに登録したりでもう大変だったな
RTX2000番台ではその手間が一切省けた
それでもPython3.8にしたりtensorflow2にしたりするのは、恐ろしくて出来なかったな
誰かが人柱になるしか無いのかねえ?
GTX950〜980あたりだとcudaは8を選ぶんだっけ
GPUを使うプログラムを1回動かすと、GPU上のメモリを大量に占有してしまう
それで例えば、Jupyter NoteからGPUを使う1つのプログラムを動かした後で、
そのプログラムをあちこちでエラーを出してはちょっとずつ直している間はいいのだが
別のプログラムを使おうとするとメモリ不足のエラーが出る
そうなったら、NVIDIA Corporationというフォルダの中の中にあるexeファイルを動かして
GPUメモリを使用するpidを調べて、それをtaskkillする必要がある
ここでまたNVIDIA Corporationってディレクトリに半角スペースが入ってるから
また""で括ってやってコマンドプロンプトでcd "NVIDIA Corporation"とかやり続ける
あっちでMNIST動かしてはJupyterをログアウトしてtaskkill、Cifar10を動かしてはログアウトしてtaskkill
この状況を、NVIDIAとべったりなintelの社長だか会長だかが皮肉って
「intelのCPUもオンボードグラフィックが630以上のものでは、それなりの深層学習対応とする。
NVIDIAさんのよりは性能が低いが、こっちはtaskkillのストレスは無い」(キリッ
とかドヤっていたw
- 78 :
- style2paintsというやつを以下の環境で動かそうとしたんだ。
tensorflowとkerasのインストールでコケた。
【CPU】 Intel Core i7-8700K
【メモリ】 64GB DDR4
【マザーボード】 Z370 Pro4
【SSD】1TB + 1TB
【HDD】 なし
【グラフィックボード】GTX1080 Ti
【OS】 Windows 10 Home 64ビット
- 79 :
- https://co.bsnws.net/article/251
このサイトは参考になるけど、
tensorflow-gpuを入れるから
その前にVisual Studio 2015 update3をインストールしないといけないなあ
メールアドレスを使ってNVIDIAに登録しないといかん
それからGTX1080ti(うらやましい) だから cuda9.0をNVIDIA公式からインストール
cuDNNは7.1.4くらいのをこれもNVIDIA公式からインストール
(この辺で、どっちかのために4つアップデートモジュールを追加したり
インストールしたフォルダの1つにコピペでファイルを追加したりしたかな)
それから公式のPythonをインストールしてるなら、関連するライブラリも全て捨てて
Anacondaで入れる、場合
(Anacondaと、公式のPythonを同居させられないというこの状況は解決不可能なんだろうなあ)
Anacondaを入れてから、何でもいいから環境を作る
なぜかすぐ捨てる
これを繰り返すと、何故かAnacondaの環境でPython2.7や3.6などを選べるようになるから
3.6を選ぶ
それからconda install tensorflow-gpu==1.12と入れると良い
こんな感じだったかな
kerasのバージョンがstyle2paintsに与える影響は自分は知らない
でも自分は公式のPythonだったらどうするの?というノウハウは全く無い
最初半年は公式のPythonで勉強してたんだが、それだとAnacondaより深層学習も含めた
多くのライブラリを導入し難いと聞いて、泣く泣く捨てたのだ
>>78氏が、PCのユーザー名に自分の名前を2バイト文字や、姓名間にスペースを入れてたら
この辺もダメだからなあ
(Anacondaを特定ユーザーでなくpublicでインストールすると一応は回避できるという)
- 80 :
- インストールしているものを見たら、chainerやopenCVまでどんどんインストールしてる
openCVも動かなかったとかトラブルの多いライブラリだよなあ
pipでいきなりインストールしないで、
wheel型のもので自分の環境にあっているものをダウンロードしてから
ローカルのフォルダにAnacondaコマンドプロンプトで移動して、そこでpip installした方が
確実だ、なんていう話だっけ
自分はchainerやopenCVみたいな大掛かりなものをインストールするなら、別環境を作るなあ
公式のPythonだとvenvというコマンドで別環境を作れるんだっけ
openCVでも別環境を作って確認して、その前にtensorflowとkerasが動いていた環境を
コピーした環境をまた作ってそこでOpenCVを入れて各種動作を確認して、openCVのみの環境を消す
(tensorflowのみの環境は用心のため残しておいたw)
AnacondaのPythonが嫌われる理由の1つとして、折角インストールしても
Windowsの在来のコマンドプロンプト及びPoweshellウィンドウで
Pythonと打っても認識されない事だ
Anacondaに付属の、Anaconda コマンドプロンプトというものなら動く
無理やりパスを通せば使えるようになるが、却ってエラーを起こすから止めろ!って書いてあった。
レジストリを破壊するとの事
pep425というおまじないが必要だったなw
pipとpepを打ち間違えたり、
寝ぼけてinstallとimportを間違えたり
そもそもpythonに入る前からpythonのコードを入れようとしてエラーになったりなど、
まあ散々ですわなwwwwwww
- 81 :
- >>78
金持ちだね。
教養程度で挑戦したかったんだけど、そのたぶんグラボのメモリーなんたらエラーで挫折した
【CPU】 Intel Core i7-860 2.8GHz 4Cor8Thr
【メモリ】 4GB DDR3
【マザボ】 AsusかGigaByteの何か
【SSD】32GB
【HDD】 1TB
(Win400/Ubn400/Data200でパーティション分け)
【グラボ】GTX465メモリ1GB CUDA200コア
【OS】 Windows 7 Homeプレミア 64ビット
【OS】Ubuntu 14.06 32ビット
- 82 :
- 何とか中古で3世代前ので動かせ無いかなー
- 83 :
- >>81
GTX465はcuda toolkitの対応版があったっけな?
どれもこれもガチガチに関連付けられてるから大変だよ本当に
- 84 :
- >>83
そう、cuda7かcuda8入れるとグラボのドライバがおかしくてUbuntuの画面消えたり、ログイン不能になったり。
実験用になんでもいいんだけど仮想じゃないから超めんどくさい。
- 85 :
- >>83
シンプルにこの中古実機全部消して
WIN10の64bit入れてアナコンダで試す方が良さそうだね。
参考になったわ、有り難う。
- 86 :
- これってある環境に慣れてる人はこれが一番!っていって
別の環境に慣れてる人はこうしろ!っていう感じだなあ
これぞ職人の勘だけだ
cuda toolkit10.1ではこれが解決された!といってたようだったが、どうも信じられん
自分の場合、Anacondaを入れてからVSをC++込みで入れると失敗するイメージだったな
Ubuntuが使えるなら、GPUじゃなくてEdge TPUを使った方が良いのかもなあ?
https://qiita.com/tes2840/items/8e5bebffcf7fe93e1777
- 87 :
- オイオイここはパソコン教室かい?
- 88 :
- ガッツリやってんなぁ
成果物作れるまで長くて機械学習はなかなか手がだせんな
- 89 :
- スレタイ見るとシンギュラリティサロンを連想してしまう
松田先生は元気でいらっしゃるのだろうか
- 90 :
- 粘着が【技術・AI】の方に行っててワロタ
4つも出来たから悩んでるのかな?w
- 91 :
- https://www.tdi.co.jp/miso/google-colaboratory-gpu
まあどうしてもgpuを使った深層学習演算を試したいなら
google colaboratoryでやるのが楽だし手っ取り早い
- 92 :
- https://pbs.twimg.com/media/ELD5cPlVUAEmDsz.jpg
この画像笑ったw テクノロジーw
- 93 :
- >>86 >>91
ありがとう 簡単そうには見えるが、うん、コードの意味がさっぱりわからん、
- 94 :
- >>93
>91で紹介したサイトの
MNISTを実行する
という部分の下にあるコードの事かな?
- 95 :
- https://keras.io/ja/
ここの検索窓にコード内の分からん関数や変数を色々入れて行けば
その瞬間くらいは分かった気になるねw
- 96 :
- 必要なライブラリをインポートする
交差検証法という統計学の手法がある
例えば300個の統計量をそのまま1回だけで計算するより
30個ずつの統計量10個に分け、270個を選んで何か計算し
また270個を選んで何か計算し、と10回やってから
もう1回計算すると、より精度が上がる
(で良かったかな?)
そのための分ける数を、batchと呼んでいる
MNISTは0から9までの数字なので、当然10個ある
その10個に分けてあるのがnum_classes
そして、学習する回数を12回行う。これがepoch
画像のデータは28×28にする
データセットを、学習用データと、本番試験用データに分ける
学習用データで、「こういう風に書いてあれば0に分類しろ!こういう風に書いてあれば1に分類しろ!」
と鍛え上げた後、本番試験用データで腕を試し、
「おおこれは合ってる」「あっちゃー間違っちまった」と試して、
また学習用データで鍛える
次は、データを書いて行、列と並べるか
行、列と書いてからデータが出て来るか、をちゃんと見分けておこうね、という意味だな
学習用データは、一応は画像だから0〜255までの整数値が28×28のマス目に入っている
これを整数型でなく浮動小数点型にしてから、255で割る
そうでないと、後で0〜1間に標準化されてる数式に代入できないからだ、との事
この調子でコード全部解説するんかいw
- 97 :
- >>96
何となく流れみたいなのは感じたホントありがとう、ご親切なのに申し訳ないけど。
そんなレベルに到達してないので
ノートブックやらコラボやらのWebアプリの使い方とパイソンから始めないと行けないので...
>>91のGPUじゃなくてTPUを使おうとしてコメントアウトしたとか
エラーでたから15行目にメモリー減らすのに
なんだこれ?→[:17*60]を追加して修正したとか
なんでそんなことまでわかるんかなぁ
んな事わかりっこねぇーって雑感雑草
クラスメソッドとかオペレーターフローとか
わかるようになるまでどんだけかかることやら
・・・
何て言うか、
機械学習の代表的な教師ありとなしと強化の3つ?でいいから
プロジェクトと言うかファイルダウンロードしてランで動くところまででもいいから何とか挑戦したい。
つかWin7をWin10にアップデートで凹んだorz
ごめんなさい。
- 98 :
- win7→win10の「アップグレード」はぶっちゃけデータ引き継げて便利だけどいろいろ訳のわからんエラーの基になるから辞めたほうがいい(経験談)
やるなら一旦win7の状態でeasus todo buckupでフルバックアップしてから「クリーンインストール」した方が良い
インストールが終わったら必要なファイルをeasusのなんとかextracorで抜き出せばいい
- 99 :
- Best free backup software for Windows 10/8.1/8/7/vista - EaseUS® Todo Backup Free
https://www.easeus.com/backup-software/tb-free.html
これでディスクイメージバックアップ
EaseUS Todo Backup - How to Use Image Tool
https://www.easeus.com/support/todo-backup/image-tool.html
このイメージツールで必要ファイルを抜き出して新環境に再現
- 100 :
- >>98 >>99
サンキュー、なるほど、今までのスレと違って
現実に役に立つ情報で助かる。
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