再起動ループからの脱出

galaxy note2を持っているのですが、SIMはささずにwifiだけで動かしていました。


訳あってSIMをさすこととし、電話として使い始めたのですが、電源再起動ループにはまりました。


ググったのですが、これだという答えは見つからず、色んな手をうったのですが効果なし。


で、やっと見つけたoriginalな方法。


それはこまめにwifiを切るのと、マイアカウントの同期を切ることです。


wifi環境にないときにwifiを探してしまうので、探さない様にwifiを切断します。

また同期をOFFにする事で自動接続を止められます。自動接続している事が再起動の原因と考えています。


この2つを実行してから再起動ループは発生しなくなりました。


android4.3ですけどね。


デメリットはメールなどは自分で取りに行かないといけないのと、wifi環境で一々手動でやらなきゃいけない事です。


再起動ループで電池が無くなるよりはましという事で。


ブログのタイトルには全く関係ない話題でした

中断〜再開へ

先々週の土曜日から今日まで家族の入院があったので、全てが止まってしまいました。


本日退院となったので、明日より再開予定。


思い出すオーバーヘッドがどれくらいあるかなぁorz

ubuntu64ビットは再インストールできた

できたので、今は色んなblogを徘徊して勉強中。なのであまり書けることもなく。


再インストール

今日の朝には2万回の学習をやったMNISTが終わってやれやれと思ってPCを閉じたのですが、夜に立ち上げてみると起動しません。

vmwareubuntuのどちらかがダメになった様子。

やむなくubuntuを再インストールとなりました。1歩進んで2歩下がる。

強制終了 解決

昨夜、2万回やって最後は強制終了でした。

 

なんでだろ~??

 

理由がわかりました。

Ubuntuの割り当てメモリが1GBになっていました。

VMWAREで4GBにしたはずですが、1GBになっていました。

なので、6GBに増やしてやりました。

 

Ubuntuもサクサク動くような気がします。

 

で、MNISTをやってみたところ最後までできるようになりました。

(時間の関係で300回しかやっていませんが)

次回からプログラムの中身を検証します。

 

やっと、やりたいことができる・・・・

MNIST はじまりました

やっとこさ始めることができました、MNIST。

まずはこれが理解できないと始まらないので・・・

これさえも動かない状態が続いていたので、やっと光が見えた感じです。

まずはinput_dataでerrorとなりつまずきました。

ここは修正することで何とか切り抜けて、以下のようにlogが取れるまでになりました。

あー長かったorz

 

直したところは↓ここ。

import input_data

これを

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

これでエラー解消

ではやってみましょう。

 

 

:~$ python3 mn1.py
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
2017-06-18 07:33:39.264680: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-06-18 07:33:39.313121: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-06-18 07:33:39.313275: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
WARNING:tensorflow:From /home/tatsu/.pyenv/versions/3.5.2/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/util/tf_should_use.py:170: initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02.
Instructions for updating:
Use `tf.global_variables_initializer` instead.
0.9144
WARNING:tensorflow:From /home/tatsu/.pyenv/versions/3.5.2/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/util/tf_should_use.py:170: initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02.
Instructions for updating:
Use `tf.global_variables_initializer` instead.
step 0, training accuracy 0
step 100, training accuracy 0.78
step 200, training accuracy 0.94
step 300, training accuracy 0.94
step 400, training accuracy 0.92
step 500, training accuracy 0.98
step 600, training accuracy 0.94
step 700, training accuracy 1
step 800, training accuracy 0.96
step 900, training accuracy 0.94
step 1000, training accuracy 0.94
step 1100, training accuracy 0.88
step 1200, training accuracy 0.98
step 1300, training accuracy 1
step 1400, training accuracy 0.98
step 1500, training accuracy 1
step 1600, training accuracy 1
step 1700, training accuracy 0.96

 

本日はこれが終わるまでで終了。

PC再設定 tensorflow用

64ビットじゃないとだめらしいというのを見つけたので再インストールとなりました。


ここでも転んだので備忘録


vmwareでubuntu64ビットを入れるのですが、結局日本語版がインストールできませんでした。なので英語版を入れて日本語化させています。

お世話になったのはこち

https://www.server-world.info/query?os=Ubuntu_16.04&p=japanese


日本語にしないとterminalでも記号を打つときにキーボードの印と合わないので苦労します。記号配列まで覚えられる人は良いですがね。


終わったら、昨日のリンク先の通りに実行したらtensorflowが動きました。


あー回り道した。

ちなみにpythonは3.5.2を入れました。