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GPUユーザーは、すぐにdockerからsingularityに切り替えるべきだと思った8つのこと

GPUユーザー1は、様々なフレームワーク2や言語3で提供されるサンプルコードを試したり、バージョンアップによって動かなくなった過去コードのメンテナンス4に追われたりと、環境にまつわる問題に日々悩まされていました。

この問題に対する解は仮想環境の利用です。仮想環境はこのような問題を解決するのに役立ちますが、所詮フレームワークを切り替えたい位の話なので、VMwareなどの仮想マシンではいろんな意味で重すぎます。ほとんどのGPUユーザーに使われている仮想化が、コンテナ型のDockerです。5 以下、Dockerについては既に使っていること前提で、話を進めていこうと思います。

Docker6を使っていると、ちょっと気になることがあります。それは、dockerがデーモンで動いているし、イメージを立ち上げるには、実行時にsudoしないといけない7し、イメージ内ではrootになっていし、違和感満載8です。さらに、USBカメラ使いたいとかGUIしたいなどのちょっとしたことが面倒9です。
これは、まぁ慣れ的な話だし、慣れている人には慣れろと言われそうですが、他にいい方法があるハズです。

そこで、いきなりですが、結論です。そんなあなたは、

すぐにdockerからsingularityに切り替えるべき!

以上。

それでは、あなたをこの結論に誘う8つのことをご紹介します。

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カラスが嫌いな友達のために画像判定AIを使って、Slackに通知

はじめに

カラスが嫌いな友達のために、画像判定AIを使って、カラスを発見したらslackに「カラス来たぞ~!!!」と通知してくれる、特に役立たなそうなものを作りました。

ゴミ捨て場などにカラスがたまっていたら「カラスがいる!」ということをslackで教えてくれ、ごみ捨てに行く心の準備ができるもの。くらいに考えています(笑)

本当は、実際にストリーミングをとっているカメラが、カラスを発見したらslackに通知するという流れでやりたかったですが、カメラの部分はまたの機会にということで・・・。余裕があればやります。カメラの方も。

Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考に分類器を作り、評価の値にカラスを検出したらslack通知をするという構造にしています。

CNNに関する内容は、Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考にしていただくか、
「エアコン消したっけ?」をAIでなくそう!をご参考ください。

この記事では、評価結果からslackに流す部分をメインに記述しております。

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