もう３年も前に書いたエントリー Chromebook に Androidアプリをサイドロードする、非デベロッパーモード の補足です。
基本的にはこの記事の通りで、Chromebook に Androidアプリ（apk）を sideloading することができたのですが、 adb connect ip アドレス指定するときに、一緒にポートを指定しないと意図通り作動しないことがわかりました。
ChromeOS のバージョンは Version 116.0.5845.168 (Official Build) (64-bit) です。
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ファンレスではないがほぼ無音で運用できる NUC7i3BNH の新品の入手が難しくなって 困っていたが、ついにその代わりとなるファンレスの MiniPC が AUSU から出る、 ということで、発売と同時に入手したのですが、しばらくお蔵入りでした。
入手してすぐ作動確認も兼ねて Windows11 のセットアップだけはしていました。 もともと Ubutu Desktop または Ubuntu Server として使うつもりだったのですが、 Ubuntuをインストールするには、TPM とか Secure Boot関連の問題が起きそう、 問題が起きた場合に備えて時間と心に余裕があるときに・・・などと 先延ばししているうちに１ヶ月以上も時間が過ぎてしまいました。 もったいない。
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以前のエントリーで PyTorch と Diffusers ライブラリを使って Stable Diffusion を使いました。 TensorFlow でも Stable Diffusion できる ことがわかったので、備忘録として書き残します。 tensorflow-metal を使うことで TensorFlow を M1 macbook air などの Apple silicon 搭載マシンの GPU を使って実行できます。
こちらの方法 Conda なしで Stable Diffusion する（Diffusers ライブラリを使用）M1 mac と Linux + CUDA でも、Apple silicon の GPU を活かして Stable Diffusion を動かすことができますが、 コードをそれように変更する必要がありました。 一方で、tensorflow-metal では Tensorflow にプラグインする形なので、 コード変更が不要です。 単に tensorflow-metal のモジュールをインストールしておきさえすれば、GPU 対応になり処理が速くなる、という仕組みです。
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H2 Database Engineを kotlin から使う方法を調べた備忘録です。
» Read Moreずいぶん以前にUbuntu で pbcopy, pbpaste, openというエントリーを書いた。 今回は、Chromebook の Linux と WSL でこの pbcopy と pbpaste および open をする方法を書き留めます。
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Denoising Diffusion Implicit Models を試した。 このページではデータセットは oxford_flowers102 を使用していますが、それに代えて 顔コレ および ポケモン データセット を使ってトレーニングしてみました。
» Read MoreGANとは Generative Adversarial Network の略語、簡単に言うと贋作をつくるやつ。 例によって MNIST のデータセットを使う。
MNIST を使って cGAN( Conditional Generative Adversarial Network ) を使うと、 数字を指定して、その数字の贋作手描き数字画像をつくれるとのこと。
ここではまだ GAN / DCGAN を試しただけです。
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ブラウザでの作動については その３のエントリーでも試したのですが、 そのときは、TensorFlow Lite モデルを使いました。 このエントリーでは、TensorFlow.js でトレーニングして生成したモデルをそのままブラウザで使用する方法を確認します。
» Read MoreKotlinDL経由で MNISTデータを取得する方法を調べたその備忘録です。
以前に Python で書いた download.pyと同じ機能をKotlinDLで実装します。
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