Railsは、サーバー構築が難しいといわれてます。とくにWindowsは、いまだに、いろいろひっかかるところがあるようです。
https://qiita.com/seizot/items/10c21c329c0006c2c792
を参考にインストールしてみる。上記サイトでは、RubyとDevkitを別々にインストールするように説明していますが、最新のページでは、両方まとめてダウンロードできるようです。
https://rubyinstaller.org/downloads/からRuby+Devkit 2.4.4-1 (x64) をダウンロードして、インストールしてみました。最新版のRuby+Devkit 2.5.1-1 (x64) は、Rubyのバージョンの不一致のためか、うまくサーバが起動しませんでした。
bundlerとrailsをインストールします。
gem install bundler
(プロキシ経由ならgem install bundler -p http://<Proxyのアドレス>:ポート番号)
gem install rails
(プロキシ経由ならgem install rails -p http://<Proxyのアドレス>:ポート番号)
https://nodejs.org/en/download/でNode.jsをダウンロードしインストール
rails new sampleでsampleサイトを作成
cd sample
rails s
これで、初期画面がたちあがる
と思ったが、pgの設定がされていないというエラーが表示される。
どうやら、新しいバージョンはsqlite3でなく、postgresqlのようだ。
(herokuがpostgresqlなので、そのほうがなにかとありがたいが)
いったん、
Ctrl+Cで停止する。
そこで GEMFILEを
#gem 'sqlite3'
gem 'pg'
と書き換えて
bundle install
再度、rails sでうまくいった。
2018年5月6日日曜日
2018年5月3日木曜日
イグニッションコイル交換DIY
スイフト10万kmを超え、故障が目立ってきた。昨年は、下回り(ハブベアリング)やエアコンの修理にだいぶお金がかかった。
それに加えて、昨年秋、加速時、カクカクするようになり、アマゾンから格安イグニッションコイルを購入し、修理店で交換してもらう。しかし、半年もしないうちに、また故障する。安物買いの銭失いというパターン。たまたま、前回の交換時、まだ使えそうだと言われた部品をディーラーにもっていって、交換して直った。と思ったが、やはり調子が悪い。
ネットで調べてみると、DIYでも交換できそうだったので、ナットを回すための工具セット(ラチェット)を購入し、自分でやってみた。また、不良部品は抵抗値を比較するといいことが、ネット情報でわかる。実際、故障したコイルは抵抗値が新品より少し大きい値になっていた。今回は、少し高めの部品にしてみた。今のところ、調子はいいようだ。
それに加えて、昨年秋、加速時、カクカクするようになり、アマゾンから格安イグニッションコイルを購入し、修理店で交換してもらう。しかし、半年もしないうちに、また故障する。安物買いの銭失いというパターン。たまたま、前回の交換時、まだ使えそうだと言われた部品をディーラーにもっていって、交換して直った。と思ったが、やはり調子が悪い。
ネットで調べてみると、DIYでも交換できそうだったので、ナットを回すための工具セット(ラチェット)を購入し、自分でやってみた。また、不良部品は抵抗値を比較するといいことが、ネット情報でわかる。実際、故障したコイルは抵抗値が新品より少し大きい値になっていた。今回は、少し高めの部品にしてみた。今のところ、調子はいいようだ。
2018年4月30日月曜日
GPUの使い方?
deep-LearningでGPUを使えないか試してみたが、いまいちよくわからない。
win10で試す
NVIDIAドライバをインストール
CUDA Toolkit 9.0をインストール(9.1ではうまくいかない)
cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0をインストール(CUDAのバージョンに合わせる必要あり)
Visual Studio 2015 の Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストール
Anacondaをインストール
と、ここまではとくに問題ないが、このあとの 「tensorflow-gpuをインストール」がうまくいかない。
conda update -n base conda
conda config --set safety_checks disabled のあと
conda create -n 任意の名前 python=3.5 (3.6だとうまくいかない)
activate 名前
conda install -n 名前 tensorflow-gpu
としてみた
でも、あまり速くなってない。ボードが古いためだった。
CUDA をサポートし、Compute Capability(CC) という数値が3以上必要らしい。
とくに、tensorflowはCCが少ないと認識しないことがわかる。
補足>
conda info -eで 情報確認できます。
conda remove -n 名前 --all で削除できます。
そして==>後日、注文していた新しいGPU(GTX780)が届く。これはCC値に問題はない。
しかし、GPUが動作しない。どうやら、PCIexpress用の補助電源がないとだめならしい。
これまで使ってきた500W電源では、コネクタもなく、容量的にもきついので、新たに600Wの電源(KRPW-N600W)を購入。こちらの電源にはちゃんと補助電源用のコネクタがついていた。
そして==>5/5 anacondaでPython3.6でpip install tensorflow-gpuで動かすがうまくいかない。Python3.5でやってみたら、問題なく動作する。計算スピードもかなり速くなっていた。
win10で試す
NVIDIAドライバをインストール
CUDA Toolkit 9.0をインストール(9.1ではうまくいかない)
cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0をインストール(CUDAのバージョンに合わせる必要あり)
Visual Studio 2015 の Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストール
Anacondaをインストール
と、ここまではとくに問題ないが、このあとの 「tensorflow-gpuをインストール」がうまくいかない。
conda update -n base conda
conda config --set safety_checks disabled のあと
conda create -n 任意の名前 python=3.5 (3.6だとうまくいかない)
activate 名前
conda install -n 名前 tensorflow-gpu
としてみた
でも、あまり速くなってない。ボードが古いためだった。
CUDA をサポートし、Compute Capability(CC) という数値が3以上必要らしい。
とくに、tensorflowはCCが少ないと認識しないことがわかる。
補足>
conda info -eで 情報確認できます。
conda remove -n 名前 --all で削除できます。
そして==>後日、注文していた新しいGPU(GTX780)が届く。これはCC値に問題はない。
しかし、GPUが動作しない。どうやら、PCIexpress用の補助電源がないとだめならしい。
これまで使ってきた500W電源では、コネクタもなく、容量的にもきついので、新たに600Wの電源(KRPW-N600W)を購入。こちらの電源にはちゃんと補助電源用のコネクタがついていた。
そして==>5/5 anacondaでPython3.6でpip install tensorflow-gpuで動かすがうまくいかない。Python3.5でやってみたら、問題なく動作する。計算スピードもかなり速くなっていた。
ラベル:
DeepLearning,
python
2018年4月8日日曜日
算数&ラズパイから始めるディープラーニング
ディープラーニングの本を読んで見る。「算数&ラズパイから始めるディープラーニング」という本がわかりやすい。本に沿って、操作していけばほとんど、ひっかかるところはなく、進められる。
若干、注意、補足が必要なところとして
1 P33 ChainerRLのインストールがうまくいかない。
ネットで検索すると sudo apt-get install python2.7-dev が必要なよう。
バージョンの2.7は、環境に合わせる必要がある。
2 P113のtest.txtの意味は
000
010
100
111
となっていますが、1列目AND2列目の結果が3列目を表すようです。
3 P134 リスト1の
sudo pip install scikit-imageで
エラーが発生した。試しに
sudo pip install "tornado<2"
としてから、再度試したらうまくいった。
若干、注意、補足が必要なところとして
1 P33 ChainerRLのインストールがうまくいかない。
ネットで検索すると sudo apt-get install python2.7-dev が必要なよう。
バージョンの2.7は、環境に合わせる必要がある。
2 P113のtest.txtの意味は
000
010
100
111
となっていますが、1列目AND2列目の結果が3列目を表すようです。
3 P134 リスト1の
sudo pip install scikit-imageで
エラーが発生した。試しに
sudo pip install "tornado<2"
としてから、再度試したらうまくいった。
ラベル:
DeepLearning,
python
2018年2月23日金曜日
railsについて
https://railstutorial.jp/chapters/basic_login?version=5.1#cha-8_footnote-8
上記リンクで、Railsを勉強してみる。とても丁寧で細かいところまで
説明してくれているので、わかりやすい。
ただ、Rails5.1だと、8章で途中、動かないところがあった。
Jqueryがなくなっていたためのようで、GEMFILEに追加してbundle installでOkだった。
2018年2月7日水曜日
久しぶりにCloud9とHerokuをGitHub経由で使ってみる
Railsなど構築が大変なので、とりあえずcloud9を使って、Herokuにアップしてみる。
https://qiita.com/HideakiSaito/items/5be1a45870a4c3d1a3c7
上記のリンクを参考にさせて頂く
ただ、若干手直しも必要だった。Postgresqlにすると、You should use PG::Connection, PG::Result, and PG::Error なるエラーが表示される。
解決方法は
https://bokunonikki.net/post/rails_pg/
を参考にさせていただく。
Railsの入門としては
https://openbook4.me/projects/92
が、初心者向けにわかりやすいようです。
https://qiita.com/HideakiSaito/items/5be1a45870a4c3d1a3c7
上記のリンクを参考にさせて頂く
ただ、若干手直しも必要だった。Postgresqlにすると、You should use PG::Connection, PG::Result, and PG::Error なるエラーが表示される。
解決方法は
https://bokunonikki.net/post/rails_pg/
を参考にさせていただく。
Railsの入門としては
https://openbook4.me/projects/92
が、初心者向けにわかりやすいようです。
2017年12月16日土曜日
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