リブートしたら nvidia-docker が起動しなくなった

週末 nvidia-docker をあげているマシンを止めて
今朝立ち上げてみたら..

Could not load uvm kernel module. Is nvidia-modprobe installed?

と出て、nvidia-docker だけ立ち上がらなくなってしまった。

Docker Engineのデーモンは動いているのに..


で調べたら、

• ドライバの再インストール
• nvidia-docker volume setup

せよという日本語の記事が幾つか..




どうもこの方法、ちょっと前までの
NVIDIA DockerのGitHubのREADME.mdにかかれていた
方法らしい..
（今はその記述は消えている）

でも..

nvidia-docker volume setup

なんてコマンド無いんですけど..

で、nvidia-docker volume のヘルプを見ていたら

nvidia-docker volume prune というコマンドを見つけた。

使っていないボリューム設定を削除するコマンドらしい。


ということで nvidia-docker volume prune を実行して
systemctl start nvidia-docker したらもとに戻った..


..これが正しいかはよくわからないけど、とりあえずご参考迄..

TensorBoardチュートリアルの動画からスライドを切り出し、ボブ・ロス風のコメントを付ける

TensorFlow Dev Summit 2017 の公開されている動画をいくつかみてみた。


セッションの中で一番簡単だったのが、

Hands-on TensorBoard (TensorFlow Dev Summit 2017) 
TensorBoardハンズオン


だった。

MNISTをベースに少しづつ可視化していくという流れになっていたので、
これからTensorBoardを使いたいという人にはおすすめだ。

なので、キーノート同様スライドの画面スナップをとってみた。

（最後のスライドでリンク紹介されている）PDFファイルが公開されているので、
じっくり見たい人は、こっちをみたほうがよいよおもいます。

スライドだけだと寂しいので、ボブ・ロス風のコメントをつけてみました。

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稟議を通す時、役員たちをだまくらかすには、超難しいNNを相手に伝えなくてはなりません。
そんなとき　TensorBoard でちょろく、だましてやりましょう。

TensorFlowが動作する環境には次のような画面が出る既にツールが入っています。

例を上げましょう。

TensorFlowをやるかたは最初に読むドキュメント、MNISTを使います。

コードは、レイヤ定義、

その続き、

損失関数と最適化、

そしてセッション実行（トレーニング）コードです。簡単でしょう。

動かしてみましょう。

ほら、こんな具合。
でも、これでは役員たちはクビを縦に振りませんよね。

そう、もっときがきらぐいんぐいんするものでないと、彼らはお金を出そうとしません。

 そこで TensorBoard による可視化をしてみましょう。

コードに次の行を加え、実行してみましょう。

ほらグラフの可視化ができました。簡単でしょう。
でも、これだとグラフ自体がよみにくいですね。

そこでノード名や名前スコープを使って、名前をつけてみましょう。

ほら、青行のように、

直していきます。

ここは

こんなかんじでいいでしょう。では試してみますね。

ほら、とっても見やすくなりました。簡単でしょう。

機械学習の最初のページに出てくるあたりを読んだ役員を騙すには、ウェイトとバイアスもばっちりみせてやればイチコロです。

では、次にサマリをだしてみましょう。

サマリには、スカラ、

イメージ、

オーディオ、

ヒストグラム、

テンソルは、まだできていないんです。

コードは、こう

こんなかんじで直して、実行します。

こんなかんじです。

クローズアップも、

イメージもｍ

損失率は..ざんねんですね、これはあとで直しましょう。

ほら、このように、ちょろいですね。簡単でしょう。

もうすこし、見栄えを良くして、がんばってる感をだしてみましょう。

もう、おわかりですね、

こうです、いいですね。

そして、こう。

はい、うごかしてみると、頑張ってる感を役員にみせることができました。

ほら、

そして、こんなに。

パラメータ検索で表示をかえることをやってみましょう。

こんなかんじです。

はい、おお、きれいになりました。

拡大すると、親父のスネ毛みたいなグラフも見れますよ。

そしてこんなかんじ。

最後に、役員の心をぐっと掴む一手間をお教えします。

かんたんでしょう。

ほら。

分類別に色を付けてみることだって。

t-SNEを使えば、動きも派手に

MNISTではないテキスト分類だって、こんな感じ。

TensorFlowは今後、どんどんひろがっていきます。

こんなのとか

こんなのも

皆さんの固有のTensorBoardにすることも

スライドのPDFやソースコードはこちらです。では、さようなら。

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おしまい。