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予想通り不合理 -FXと機械学習と-

FXの自動売買や機械学習、その他勉強したことをシェアします

Google Cloud Platform -GCE VMインスタンス作成-

kapiparaです。

 

Youtube-8M Challengeで大規模データ解析をするためにGCEのインスタンスを作成します。

GPUを使いたいですが、一旦CPUでかつサンプル回せそうな「n1-standard-4」に決定。

 

Google Compute Engine の料金  |  Compute Engine ドキュメント  |  Google Cloud Platform

 

その他もろもろ以下の通り。

マシンタイプ:vCPU x4(n1-standard-4)

OS: Ubuntu 16.10

ディスク:45GB

あとは全部推奨

 

f:id:kapipara18:20170405231237p:plain

 

インスタンスの作成ボタンを押してから実に19秒でインスタンス完成。

AWSよりもかなり早い。

 

どうやってSSH接続するのか一瞬悩んだが、画面の「SSH」というボタンからコマンドを作成⇒クリックでコマンド発行という流れでトントン拍子に進んでいき、無事接続完了。

kapipara18@kaggle1:~$ df .
Filesystem     1K-blocks    Used Available Use% Mounted on
/dev/sda1       45551936 1198252  44337300   3% /
kapipara18@kaggle1:~$ df .
Filesystem     1K-blocks    Used Available Use% Mounted on
/dev/sda1       45551936 1198252  44337300   3% /

 

kapipara18@kaggle1:~$ df .
Filesystem     1K-blocks    Used Available Use% Mounted on
/dev/sda1       45551936 1198252  44337300   3% /
kapipara18@kaggle1:~$ df .
Filesystem     1K-blocks    Used Available Use% Mounted on
/dev/sda1       45551936 1198252  44337300   3% /
kapipara18@kaggle1:~$ df .
Filesystem     1K-blocks    Used Available Use% Mounted on
/dev/sda1       45551936 1198252  44337300   3% /

df.

Filesystem     1K-blocks    Used Available Use% Mounted on
/dev/sda1       45551936 1198252  44337300   3% /

うむ。ちゃんと45GBある。

 

明日このインスタンス上でYoutube-8MのDLとサンプルの実行、認識結果CSVのULを行う。。。

なかなかランキングインまでかかるな。