オライリーから出ている、Generative Deep Learning Second Edition [1]のサンプルは、Githubから入手できる。
03_vae/01_autoencoder/autoencoder.ipynbまでのサンプルを動かしてみたので、戸惑った点をメモに残しておく。
1. .env の置き場所
githubからpullすると、Generative_Deep_Learning_2nd_Editionというディレクトリができて、sample.envをはじめとするファイルが配置される。このディレクトリに.env ファイルを置く。
2. GPUを使う場合は NVIDIA Container Toolkit が必要
CPUだけとGPUを使う場合の両方がサポートされているが、GPUを使う場合はDockerをセットアップしたあとNVIDIAのサイトを参照して NVIDIA Container Toolkitをインストールする必要がある。
3. Jupyter notebookの開き方
Dockerイメージをアップするとその最後に下図のように http://172.0.0.1:8888/lab?token=*** というURLが表示されるので、それを開く。その部分は端末でURLとして認識されるのでプルアップメニューで「リンクを開く」を選べばよい。 Readme.mdには、http://localhost:8888 とあるが、それだとtoken authentication enabled という認証を求める画面が開いてしまう。
ちなみにPC環境は、
第10世代 core i5 10600 (6コア 12スレッド)
メモリ 16GB
GPU: NVIDIA RTX A2000
OS: Ubuntu 22.04.3 LTS
2nd Edition の邦訳はまだない。英語版はAmazon.co.jp で kindle版も購入可能。 また、eBooks.comからだとPDFやEPUB形式で購入できるようだ。
なお初版は、生成 Deep Learning [2] というタイトルで邦訳が出ているが、サンプルが腐っているのでお勧めできない。そう、初版と2nd EditionではGithubにあるサンプルも全く別物で、初版の方はすでにサポート終了と宣言されている。おそらく、kerasの仕様変更が原因だと思うが03_03_vae_digits_train.ipynbなどがエラーになってしまう。
そんな訳で私は2nd editionを買いなおした。
[1] Generative Deep Learning, 2nd Edition by David Foster, Released May 2023, Publisher: O'Reilly Media, Inc. ISBN: 9781098134181
[2] 生成 Deep Learning, David Foster著 松田 晃一, 小沼千絵 訳、オライリー・ジャパン ISBN978-4-87311-920-5