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製造業向け+3Dなお仕事をしています。

Courseraの機械学習コースを受講します

機会学習の勉強はじめるよ!

IT界隈に限らず、昨今は機械学習に関する話題が巷にあふれています。

そこで、今日からCourseraの機械学習コースを受講することにしました。
www.coursera.org 

経緯

いちエンジニアとして勉強したい!とは思っていたのですが、恥ずかしながら教科書を読むぞ!と意気込んでも、業務に追われるとすぐに積読が捗ってしまう性質なので、勉強会なんかを探していたら、下記記事に行き当たりました。

 

d.hatena.ne.jp

 "「挫折したらもう一生オンライン講座で勉強できない体になる」という意識があった" との記述に共感。

私もオンラインコースを受講しよう!と決めたのでした。

なぜCousera?

他にも機械学習のオンライン受講コースはあるらしいのですが、上記ブログで紹介されていたこと(単純)と、「英語で聞きたい+付いていけないときのために日本語翻訳も欲しい」という点で私のニーズに合致していたのが大きな理由です。

では

これから11週間、勉強してまいります。

OpenPoseをWindowsでビルド→実行してみました

目次

はじめに

OpenPose試してみたよ!という内容のブログは複数個見つかったのですが, 私の環境に適用するとどうもうまく動かなかったので, 作業ログを残します.

環境

OpenPoseのビルド → 実行

doc/installation.md に書かれた手順 + doc/installation.md に未記載の手順 に従えばうまくいくはずです.
[注]ドキュメントと異なる順番ですすめるとうまくいきません.

準備

VisualStudio Community 2015

www.visualstudio.com Visual Studio Dev Essentials に登録したうえでダウンロードする必要があります. こんな高級なもの無料で使っていいのか… ※2017/8/8追記 下記の「無料のDev Essentialsプログラム」リンクから, 参加しないとDLできなくなっていました。 f:id:gasu-ebi:20170808093355p:plain

CUDA 8.0

https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsdeveloper.nvidia.com インストール先 (デフォルトのまま): C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

cuDNN 5.1

developer.nvidia.com ※ダウンロードする際にメンバー登録する必要があります. DLしたら, フォルダ毎「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0」にコピーします.

doc/installation.md に未記載の手順

  • 環境パスの設定
    • PATH に 下記を追加します.
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin
  • nvcc.profileの修正
    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\nvcc.profile を管理者権限で開き, 下記を追記します.
INCLUDES        +=  "-I$(TOP)/include" "-I$(TOP)/include/cudart" "-IC:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\include" $(_SPACE_)

Openpose

github.com 適宜ダウンロードします.

ビルド → 実行

本記事執筆時点 (2017/7/11) では, バッチファイルの実行→ビルド だけでOKです. ありがたい!

  1. (DLしたopenposeのフォルダ)/windows/download_3rdparty_and_models.bat を実行します.
  2. (DLしたopenposeのフォルダ)/windows/OpenPose.sln を開き, 「OpenPoseDemo」をスタートアッププロジェクトに, 構成を「Release」に変更し, ビルド!カンタン!
  3. F5等で実行してください.

その他やってみたこと

  • ここからバイナリをDLして動かしてみた。
    • Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) なるエラーが出る.
    • cuDNNのバージョンが違ったのでcuDNN5.1を適用後, 再度トライするがNG.

参考サイト

qiita.com

また実行結果等は別記事で投稿しようと思います.