Uma menina, uma carta e a certeza que sim, a paz vencerá! — X ao Quadrado

No dia seguinte aos eventos de Nice, hoje é mais um daqueles dias em que sou carregada por um turbilhão de pensamentos, que fazem minha confiança titubear. Afinal, podemos ter a esperança de um mundo onde a paz persevere? Eis que meu Skype faz PLOM. É meu colega, Prof. Eric Rohmer, francês nato, um dos…

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Oficinas de Curta Duração para Divulgação de Ciência e Tecnologia

Na última sexta-feira, a Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC) abriu novamente seus laboratórios para receber aproximadamente 110 alunos de 13 a 15 anos, de escolas municipais de Campinas, para as oficinas “Da Eletrônica à Computação: Não é Mágica, É Ciência!”, em mais uma edição do Ciência e Arte nas Férias de Inverno,…

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Desventuras na instalação do TensorFlow com suporte a GPU

A missão: instalar o TensorFlow incluindo suporte a GPU com Cuda

A máquina: Dell Inspiron 15 5557, com NVidia GeForce 930M

A plataforma: Linux Ubuntu Xenial Xerus 16.04

O mapa da mina: Homepage de Setup e Download do Tensor Flow

https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/get_started/os_setup.html

O primeiro passo para prover o suporte à GPU seria  a instalação do NVidia Toolkit e do cuDNN.

O site do TensorFlow recomenda a instalação do toolkit versão 7.5 e cuDNN 4.

A instalação do toolkit NVidia foi tranquila, já que os pacotes já estão nos repositórios tradicionais do Xenial Xerus. Portanto, obviamente optei por não compilar o fonte do toolkit.

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

Já com o cuDNN é outra história. A versão 5, já disponível no site da NVidia, possui pacotes .DEB para download e instalação (tem que cadastrar uma conta e querem que você responda um questionário… chaaatoooo!)

Já para a versão 4 (requerida pelo TensorFlow segundo o site de configuração e download)  exige download e descompactação em pasta específica, ou seja, mais enjoada.

Feitas estas instalações iniciais, usei os pacotes PIP disponibilizados pelo próprio site de download do TensorFlow, com suporte à GPU.

A instalação PIP transcorre normalmente e, após usa instalação, é possível importar o TensorFlow no Python sem problemas (vida  longa ao PIP!)

Porém, quando executamos o código de teste convolutional.py (veja site acima do TensorFlow), surge o erro: CUDA_ERROR_MISALIGNED_ADDRESS

Após alguma pesquisa nos fóruns pertinentes, aparentemente a solução seria compilar tudo da fonte.

O problema adicional é que o fonte do TensorFlow parte do pressuposto que o toolkit NVidia foi instalado numa tal pasta /usr/local/cuda e, mesmo que você altere esse caminho, o arquivo configure chama vários outros com dependências de path difíceis de serem corrigidas caso você tenha instalado seu NVidia toolkit a partir do repositório.

Não estou muito a fim de compilar na unha o código do NVidia Toolkit, já que a solução via repositório é sempre mais “clean” e conta com a vantagem das atualizações automáticas.

Fiquei um pouco frustrada, mas acabei instalando os pacotes PIP do TensorFlow SEM O SUPORTE À GPU.

Tudo funcionou perfeitamente, incluindo o código de teste convolutional.py (veja link do TensorFlow acima). Sem a ajuda da GPU, esse código ocupa 100% da CPU (4 núcleos), jogando a temperatura do processador nas alturas durante mais de 15 minutos.

Por ora vai bastar para mim, mas espero que os pacotes PIP do TensorFlow em breve seja compatível com este tipo de configuração de máquina/plataforma. No mínimo, os caras podiam retrabalhar o script de configuração da compilação do fonte, prevendo a instalação de toolkit e cuDNN via repositório.

Mission not accomplished 😦

Tem dias que a gente perde…

 

 

 

 

 

Busca de Artigos sem a Necessidade de Entrar no Portal de Periódicos da Capes

A Capes agora exige que as instituições brasileiras de ensino e pesquisa façam buscas a bases de artigos científicos via seu Portal de Periódicos da CAPES.

Eu desconheço completamente os motivos que justificam essa obrigatoriedade (por favor comente se você souber), mas achei extremamente desconfortável tal mudança.

Segue então abaixo minha solução para o Firefox, que não resolve o problema, mas diminui meu desconforto.

1) Instalar a extensão Redirector:
https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/redirector/

2) Clicar no ícone do Redirector-> Edit Redirects -> Create New Redirect

3) Adicionar o redirecionamento tal como imagem abaixo.

Redirector

O redirecionamento pode ser desabilitado a qualquer momento.

Quando eu crescer, quero ser churrasqueiro! — X ao Quadrado

Issue: * Desde que a minha filha mais velha nasceu, há 10 anos atrás, eu passei a ter o privilégio de estar frequentemente rodeada por crianças: primos, coleguinhas de escola, garotada da vizinhança… Nessas ocasiões, uma das minhas maiores diversões é fazer perguntas incomuns a eles, tais como: “Estou com vontade de ler um livro,…

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Ventos Fortes em Campinas: Os Estragos Poderiam ser Menores? — X ao Quadrado

“Engenheiros salvam vidas?” É com essa pergunta que inicio minhas palestras quando sou convidada a falar sobre a carreira de Engenharia em feiras de profissões em escolas ou eventos similares. Tipicamente, após a pergunta, segue-se um longo silêncio… Minha amostragem é que em apenas uma, de cada três plateias, alguém ousará respondê-la e, com grande…

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Ubuntu – Acessando arquivos do Android como um pendrive

Para copiar as fotos de meu celular, eu adoro poder simplesmente conectar meu cabo USB do smartphone ao computador e meu sistema operacional simplesmente reconhecê-lo como um pendrive.

Para conseguir isso usando o Ubuntu, a receita é simples:

  • Instale a versão mais recente do pacote libgphoto. Utilize, por exemplo, o terminal de comando “sudo apt-get install libgphoto”. Aperte a tecla TAB para que o sistema mostre qual a versão disponível para instalação no seu repositório. Por exemplo, no meu sistema esta é a versão libgphoto2-6. Alternativamente use um instalador de pacotes como o Synaptic ou o Ubuntu Software Center e faça uma busca por libgphoto. Este pacote garantirá que o protocolo PTP (Picture Transfer Protocol) esteja ativo na sua máquina.
  • Conecte o smartphone com sistema operacional Android via cabo USB ao seu computador e garanta que as opções de conexão USB no seu celular estejam configuradas “Camera (PTP)” como na imagem abaixo. E pronto! Assim que conectar o cabo USB ao computador, o sistema operacional tipicamente abrirá automaticamente uma janela perguntando se deseja abrir suas fotos como uma pasta no gerenciador de arquivos ou utilizando um software de edição de fotos.

 

USBsettings.png