Jupyter Notebookのホームディレクトリーの変更

2018年12月13日の投稿でJupyter Notebookの設定について書きました。
私はanaconda navigatorを、UbuntuとWindowsとで使っているのでこの方法で設定していますが、Windowsの場合にいちいちanaconda navigatorを開かなくても、Jupyter Notebookを指定のホームディレクトリーから開くことが出来ますのでメモしておきます。

【手順】
1.スタートメニューからJupyter Notebookを選び右クリック
2.その他の中のファイルの場所を開くを選択する。

3.目的とするJupyter Notebookを選び右クリック
4.プロパティを選択する

5.リンク先の"%USERPROFILE%/"の部分を目的とするディレクトリーに書き換えると出来上がり。
　私の場合は、外付けHDDのF:ドライブなので"F:/"と書き換えました。
　これでスタートメニューのJupyter Notebookを開くと、F:ドライブをホームディレクトリーとするブラウザが起動します。

ubuntuにmecabをインストール

ubuntuのバージョンなど自分のパソコン環境などの違いで色々と躓いてしまいました。

取り敢えず上手く行った設定方法をメモしておきます。

まずは、mecabのインストール

sudo apt install mecab sudo apt install libmecab-dev sudo apt install mecab-ipadic-utf8

　

このままでもmacabは機能するのですが、辞書機能を強化するために、mecab用の

NEologdという辞書を入れたほうが良いようです。辞書は他にもあります。

git clone https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git cd mecab-ipadic-neologd sudo ./bin/install-mecab-ipadic-neologd

　

つぎに、mecabにこのNEologd辞書を使うように指定するためにmecabの設定ファイルmecabrcを書き換えておきます。

sudo vim /etc/mecabrc

テキストエディタは何でも良いと思いますが、vimをインストールしてない方は、

sudo apt-get install vim

ここでdicdir =の所を次のように書き換えて保存します。

dicdir = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd

このdicdir=の内容は自分のパソコン環境で異なるようです。私の場合はこれで上手く行きました。

ここまでは、以下の記事を参考にしました。

Ubuntu17.10にｍecabをインストールした件

ubuntu 18.04 に mecab をインストール

最後に、macabをpythonから使えるようにするのですが、ここでも問題が・・・

　pip install mecab-python3

としても

unable to execute 'swig': No such file or directory

  error: command 'swig' failed with exit status 1

となって、色々と行ってもエラー続出です。

どうやらmecab-python3が新しいバージョンになった際に「swig」を必要とするようになったみたいです。

そこで、

sudo apt-get -q -y install swig pip install mecab-python3

　これで、メデタシメデタシ。無事インストールの成功です。

ここは以下の記事を参考にしました。

mecab-python3(0.996.1d)のpip installでErrorとその対応方法

チョット余談

pythonで機械学習の勉強を試してみようと始めたとき、windows環境ではなく、Linux環境を進める記事が多くあったように思いましたが、最近になってなるほどと思いたくなるような出来事に出くわすようになった気がします。

60過ぎの爺には難しい・・・(*^^*)

Jupyter Notebookの環境設定

Jupyter Notebookを使うときに指定のブラウザに変更したり、起動時のディレクトリーを変更して作業性をアップしました。
　変更はJupyyerのconfigファイルを修正することで行いました。
configファイルが無い環境の方は、windowsではPowerShell、mac、ubuntuではターミナルを開いて
jupyter notebook --generate-config

を実行して作成してください。configファイルは.jupyterフォルダー下にjupyter_notebook_config.py として作成されます。

1.Windowsの場合
1.1▶ブラウザの変更
.jupyterフォルダー下のconfigファイルをメモ帳などのテキストエディタで開きます。

.jupyterフォルダーは自身のユザーフォルダーにあります。

configファイルにある下記の行のコメントアウトを削除し

#c.NotebookApp.browser = '　'

'　'内を次のように変更します。--new-windowを付けると新しいchromeが立ち上がります。

c.NotebookApp.browser = '\"C:\\Program Files (x86)\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\" %s --new-window'

1.2▶起動ディレクトリの変更

同じくconfigファイルの

c.NotebookApp.notebook_dir = '　'

の'　'内に起動したいドライブ名、フォルダー名を書き込みます。

c.NotebookApp.notebook_dir = '例{D:HDD}'

ただこれだけです。

2.Macの場合
Macの場合、．Jupyterフォルダーは隠しファイルとなとています。
しがって、ショートカットキーの[command] + [shift] + [.(ドット)]
を押して、隠しファイルを表示する必要があります。

2.1▶ブラウザの変更
.jupyterフォルダー下のconfigファイルをテキストエディタで開きます。

.jupyterフォルダーは自身のユザーフォルダーにあります。
同じくconfigファイルの

#c.NotebookApp.browser = ' 'を下記に変更するとchromeが起動します。
c.NotebookApp.browser = '/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome %s --new-window'

2.2▶起動ディレクトリの変更

同じくconfigファイルの

c.NotebookApp.notebook_dir = '　'の'　'内に起動したいドライブ名、フォルダー名を書き込みます。

c.NotebookApp.notebook_dir = '/Volumes/{フォルダー名}'

3.Ubuntuの場合
UbuntuもMacの場合と同様、．Jupyterフォルダーは隠しファイルとなとています。
Ubuntuの場合、ショートカットキーの[Ctrl] + [H]]を押して、隠しファイルを表示する必要があります。

3.1▶ブラウザの変更
.jupyterフォルダー下のconfigファイルをテキストエディタで開きます。

.jupyterフォルダーは自身のユザーフォルダーにあります。
同じくconfigファイルの

#c.NotebookApp.browser = ' 'を下記に変更するとchromeが起動します。
ubuntuの素人で現在調べてます(*^^*)

3.2▶起動ディレクトリの変更

同じくconfigファイルの

c.NotebookApp.notebook_dir = '　'の'　'内に起動したいドライブ名、フォルダー名を書き込みます。

c.NotebookApp.notebook_dir = '/media/{ユーザー名}/{フォルダー名}'

TensorFlowでGPUの効果を確認する

自作したパソコンにUbuntu18.04をインストールし、anacondaを導入しましたので、TensorFlow実行時にGPUの効果を確かめてみました。
ちなみに私のグラフィックボードは「GeForce GTX 760」でかなり古いものです。
比較に、ノートパソコン、MacPro、google colaboratoryでGPU有り無しのデータを記録します。
処理するデモデータは「TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法」の第五章にあるcifar10を処理するプログラムの1エポックの実行速度を測りました。

結果

環境	処理時間(sec)
自作バソコン	120
自作バソコン(GPU)	29
MacPro	230
ノートブック	360
google colaboratory	296
google colaboratory(GPU)	31

古いGPUですが、それなりに効果が有る事が分かりました。
google colaboratoryと比べてもそれほど遜色はありません。
MacProはやはり遅いですね。
動画のエンコードをしていても自作パソコンに比べて遅く感じていました。
ちなみに自作パソコンもMacProも、CPUは6コアでメモリは32Gです。

portable-HDDにUbuntuをインストールしていて躓いたこと

Portable-HDDにUbuntuをインストールしていて上手く行かなかったこと、もしかして大切と思うことを記録しておきます。

1.▶システムがGPTなのか、MBRなのか？UEFI起動しているのか、レガシーBIOSで起動しているのかで、インストール出来たり出来なかったり

「grub2をインストールできません・・・」失敗続き。
その時のパソコンはUEFI起動したパソコン。
そこで、MBRの旧BIOSのパソコンでインストールを行うと一発で成功。
素人の私には理由は分かりませんが、もしかして参考になるかもと思うブログを以下に

GPT HDD に grub2 をインストールする際の tips

 2.▶portable-HDDのパーティション分割の順番に気をつけて?

①windows10とデータ共有のためのパーティション
②ubuntu本体のパーティション
③スワップ領域のパーティション

フォーマット領域を順番に①→②→③と設定。
②→③→①とした場合は、windows10で起動したパソコンに接続すると壊れる事があった。