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室温、29.9度。
湿度、83
節約モードでエアコンの除湿が稼働中。
湿度さえ下げれば、何も問題がない。
OpenAI Gym / Baselines 深層学習・強化学習 人工知能プログラミング 実践入門
まず一通りに目を通した。期待していたものとは異なる内容だった。「実践入門」というのだが、あまり実践の要素はない。結局はライブラリを参照するプログラムであり、肝心なのは期待通りの動作を導くチューニング、そのパラメータ設定なのだ。それはユーザーが試行錯誤を繰り返す必要のある領域であり、この書籍が、その勘所を教えてくれることはなかった。
言うなれば、実践を通じて得た知見は含まれていない、ただ勉強したことだけがまとめられたノートだ。このノートを読めば、同じ勉強をしなくてもcatch upできる、と信じる読者にとっては有用だろうが、ノートを読んだだけでは身につかない、勉強した気にならない、特に自分でノートを取る習慣を通じて学習するタイプの読者には、あまり効果のない入門書だと感じた。
このようなタイプの読者にとっては、概要書として接した上で、自分なりの学習に着手すれば、スターターとして機能できるのかもしれない。
個人的に有用だったのは、本筋から外れた情報を知ることができたことだった。
GPU調査
可能な限りのVRAM容量重視で、可能な限り低電力消費のGPUボードを物色してみた。
理想的な選択肢はRTX4060Ti (16GB)だが、価格も含めた入手のしやすさで考えると、現実的な選択肢はRTX3060になる。
入手しやすさと価格を含めた現実的な選択肢はRTX3060。
GPU | CUDA | Tensor | VRAM | W | Pin |
---|---|---|---|---|---|
GTX950 | 768 | 2 | 90 | 6 | |
RTX4060Ti | 4352 | 136 | 16 | 165 | 8 |
RTX3060 | 3584 | 112 | 12 | 170 | 8 |
GTX1080 | 2560 | 160 | 8 | 180 | 8 |
RTX2060 | 2176 | 272 | 12 | 185 | 8 |
RTX4070 | 5888 | 184 | 12 | 200 | 8 + 8 |
RTX2080Ti | 4352 | 544 | 11 | 250 | 8 + 8 |