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雨の日曜日の午後。
横浜の従姉妹宅へPCメンテに。
10ヶ月ぶりか。
冬のうちに行きたかったが新型コロナの影響で7月に。
メモ：
横浜の従姉妹宅へPCメンテに。
10ヶ月ぶりか。
冬のうちに行きたかったが新型コロナの影響で7月に。
メモ：
- Windows update: がっつりと。
- Google Chrome: なにかがロックされた、というメッセージが出てきたらしくブックマークをすべて失う。そもそも google アカウントは使っていなかったはず。Edge を使ってもらうことに。
- teamviewer: 消えてる。32bit のが動かなくなったっぽい。32をアンインストール＆64入れる。
東京都渋谷区の区立小学校に通うとらちゃん（小4）。9月になって貸与タブレットが一斉交換となりました。今までの富士通のタブレットはおしまい。
新しいのは「Microfost Surface Go 2」です。キビキビしています。これならストレス少なくいろいろできる！
ただ、小学生の雑な扱いにどれだけ耐えれるかは心配。さっそく机から落として画面にヒビが入ったケースが発生したそう。前のやつは頑丈さだけは安心で、机から落としたくらいじゃなんてことなかったんだけどね。でも動作がもっさりすぎでした。
一長一短だけど、動作のキビキビさを重視した方が良いよね。とらちゃんも快適に使えているみたいだし、あとは丁寧に扱って故障なく使い続けて欲しいです。
新しいのは「Microfost Surface Go 2」です。キビキビしています。これならストレス少なくいろいろできる！
- 東京都渋谷区が区立小中学校のすべての児童生徒向けに「Surface Go 2」を 12,500 台導入 - News Center Japan
- 東京都渋谷区が「Surface Go 2」LTEモデルを1万2500台導入 教育機関向けWi-Fiモデルは5万2580円（税込み）から - ITmedia PC USER
ただ、小学生の雑な扱いにどれだけ耐えれるかは心配。さっそく机から落として画面にヒビが入ったケースが発生したそう。前のやつは頑丈さだけは安心で、机から落としたくらいじゃなんてことなかったんだけどね。でも動作がもっさりすぎでした。
一長一短だけど、動作のキビキビさを重視した方が良いよね。とらちゃんも快適に使えているみたいだし、あとは丁寧に扱って故障なく使い続けて欲しいです。
今日は午後半休。
横浜の従姉妹宅へPCメンテに。
いつもは TeamViewer で遠隔操作しているんだけど、最近やってなかったら TeamViewer をバージョンアップしないとつながらない状態に。
Windows update の重めのもあるし、ということで一年ぶりに現地へ。
で、「Windows 10 November 2019 Update バージョン1909」にチャレンジ。
ネットで調べてみると、バージョン1809以前からアップデートしようとすると結構大変とのことで、実際そうでした。
2時間くらいかかりました。
そもそもPCが7年以上前のものなどでそもそも買い換えが必要かも。
横浜の従姉妹宅へPCメンテに。
いつもは TeamViewer で遠隔操作しているんだけど、最近やってなかったら TeamViewer をバージョンアップしないとつながらない状態に。
Windows update の重めのもあるし、ということで一年ぶりに現地へ。
で、「Windows 10 November 2019 Update バージョン1909」にチャレンジ。
ネットで調べてみると、バージョン1809以前からアップデートしようとすると結構大変とのことで、実際そうでした。
2時間くらいかかりました。
そもそもPCが7年以上前のものなどでそもそも買い換えが必要かも。
MacBook で GPU 使った Deep Learning を動かしてみた話の続き。
(→MacBook でも GPU を使った Deep Learning がやりたいので PlaimdML を試す[2020-03-29-1])
Windows 10 のノートPCとして、 Surface Laptop 2 を使っています。
GPU を使った Deep Learning がやりたのですが、GPU は
"Intel UHD Graphics 620"
で NVIDIA ではないで CUDA とかダメ。
ということで、PlaimdMLを試してみました。
結論から言うと、現状ではこの GPU だと速くなりませんでした。
PlaimdML での対応待ちですかね。
以下、ベンチマークまでの流れ。
Anaconda で。
Windows 版を DL してインストール。
そして「ANACONDA NAVIGATOR」から環境構築。
Python 3.6.10 にしています。
「ANACONDA NAVIGATOR」から "Open Terminal" でターミナルを起動。
pipでインストール。
plaidml-setup が動かなかったのでバージョン指定でやり直し（参考）。
"plaidml-setup" で CPU, GPU を切り替える。
Experimental devices としてしか選択できない。
選択肢は3つ:
これらでベンチマーク。
ベンチマーク実行。
結果のまとめ:
GPU は CPU より遅い。
Experimental だからかダメみたい。
OpenCL での CPU が速い。
Windows マシンでの Deep Learining は当面やらないことにします。
(→MacBook でも GPU を使った Deep Learning がやりたいので PlaimdML を試す[2020-03-29-1])
Windows 10 のノートPCとして、 Surface Laptop 2 を使っています。
GPU を使った Deep Learning がやりたのですが、GPU は
"Intel UHD Graphics 620"
で NVIDIA ではないで CUDA とかダメ。
ということで、PlaimdMLを試してみました。
結論から言うと、現状ではこの GPU だと速くなりませんでした。
PlaimdML での対応待ちですかね。
以下、ベンチマークまでの流れ。
Python 環境構築
Anaconda で。
Windows 版を DL してインストール。
そして「ANACONDA NAVIGATOR」から環境構築。
Python 3.6.10 にしています。
PlaimdML インストール
「ANACONDA NAVIGATOR」から "Open Terminal" でターミナルを起動。
pipでインストール。
pip install plaidml-keras plaidbench
plaidml-setup が動かなかったのでバージョン指定でやり直し（参考）。
pip install plaidml==0.6.4 plaidml-keras==0.6.4 plaidbench==0.6.4
"plaidml-setup" で CPU, GPU を切り替える。
plaidml-setup
Experimental devices としてしか選択できない。
選択肢は3つ:
1: opencl_intel_uhd_graphics_620.0 2: opencl_cpu.0 3: llvm_cpu.0
これらでベンチマーク。
PlaimdML ベンチマーク
ベンチマーク実行。
plaidbench keras mobilenet
結果のまとめ:
| Inference Latency | Time /FPS | |
|---|---|---|
| GPU (opencl_intel_uhd_graphics_620.0) | 235.21 ms | 217.24 ms / 4.60 fps |
| CPU (opencl_cpu.0) | 49.99 ms | 41.59 ms / 24.05 fps |
| CPU (llvm_cpu.0) | 154.51 ms | 85.33 ms / 11.72 fps |
GPU は CPU より遅い。
Experimental だからかダメみたい。
OpenCL での CPU が速い。
Windows マシンでの Deep Learining は当面やらないことにします。
作業メモ。
「Parallels Desktop 15 for Mac」を公式サイトから購入。
税込みで9,818円。
プロダクトキーが得られる。
そのまま Parallels Desktop をダウンロードしてインストール（途中でプロダクトキー入力）。
かかった時間は数分。
Parallels Desktop を起動すると Windows 10 をダウンロードしてくれる。
Windows 10 のダウンロードに20分ほど、インストールに10分ほどかかる。
そして、Windows 10 が無事に起動。
この時点では Windows のプロダクトキーは要らない。
どっかのタイミングで（私の場合は Windows の「設定」を開いたとき）プロダクトキーが求められる。
アマゾンでWindows10のプロダクトキーを買う。
キーはアマゾンのサイトからいつでも見られる。
プロダクトキーを入力して完了。
Mac のデスクトップと Windows のデスクトップが同期されてる。
他にも「書類」などのフォルダもリアルタイムに同期。
データのやりとり超カンタン！
導入の目的の一つが、自作サイトの Windows 各種ブラウザでの見え方を確認すること。
レイアウトの崩れとかそういうの。
とても役立っています。
あと、オフィス系でのトラブル対処なども。
Mac ではひらけない Word ファイルとか。
「Parallels Desktop 15 for Mac」を公式サイトから購入。
税込みで9,818円。
プロダクトキーが得られる。
そのまま Parallels Desktop をダウンロードしてインストール（途中でプロダクトキー入力）。
かかった時間は数分。
Parallels Desktop を起動すると Windows 10 をダウンロードしてくれる。
Windows 10 のダウンロードに20分ほど、インストールに10分ほどかかる。
そして、Windows 10 が無事に起動。
この時点では Windows のプロダクトキーは要らない。
どっかのタイミングで（私の場合は Windows の「設定」を開いたとき）プロダクトキーが求められる。
アマゾンでWindows10のプロダクトキーを買う。
キーはアマゾンのサイトからいつでも見られる。
プロダクトキーを入力して完了。
Mac のデスクトップと Windows のデスクトップが同期されてる。
他にも「書類」などのフォルダもリアルタイムに同期。
データのやりとり超カンタン！
導入の目的の一つが、自作サイトの Windows 各種ブラウザでの見え方を確認すること。
レイアウトの崩れとかそういうの。
とても役立っています。
あと、オフィス系でのトラブル対処なども。
Mac ではひらけない Word ファイルとか。
参考
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