ディープラーニングでFXの研究(笑)も再開後に少しだけ進捗がありました。
以前は全く学習する気配もなかったのですが、データを工夫し試行錯誤を続けたところ、とりあえず学習が進むようになりました。
accが1.0近くまで上がっていますが、完全に過学習の状態です。（ただし、以前の全く学習が進まない状況よりかなりマシになったとは思っています）
これで”ようやく研究の入り口にたどり着いた！”と喜んでいたところ、困った状況に陥りました・・・
colabでTPUを使う再に困っている問題点
- TPUの使用に厳しい時間制限が追加された
- TPUを使用時にtensorboardが使用できない
1に関しては以前からcolabは12時間の使用制限がありましたが、セッションリセットすればすぐに使えていました（記憶が正しければ）
しかし現在ではすぐにTPUを再利用することができません。
一部の重度使用者対策のようで、一定時間（恐らく12時間？）空けないと再度TPUを利用できなくなりました。
ローカルGPUに比べて1.5倍速いとしても、打ち消してなお余りあるデメリットの追加ですねｗ
最近モデルが重くなってきて、１セット12時間では終わらないケースが増えてきたので、無視できない問題です・・・
2に関してはバージョンがまだ追いついていないようです。
（ドキュメント上のバージョンがまだ存在していない？）
tensorboard使ってないので、事実上問題はありません。
一方ローカルGPUを使う際に困っている問題点はと言うと
- 重いモデルで学習すると、途中で落ちる
これだけで十分な重要な問題です・・・
ローカル環境は静穏重視で組んでおり、GPUも軽めの1060を使用しています。
リソースモニタのcuda使用率が95%を超え、GPUの温度も46度→90度越えの状況が20分続くと落ちてしまいます。
今のPCだとこれが限度のようです＿|￣|○
解決案
- GCP上で、TPUorGPUを使える環境を構築する
- ローカルにディープラーニング用PCを追加構築する
- colab proが日本に来るのを待つ
1が一番手っ取り早いとは思うのですが、従量制になります。
FXonDLで勝てる見込みが正直まだ無いので、毎月の金額に敏感にならざるを得ず、ストレスがたまりそうです・・・
2は新規にPCを追加する案ですが、ざっと見積もって30万円くらい？
GPUを2枚載せると40万円を超えてしまいますｗ
しかもこちらは今は時期が悪そうです。
nvidiaの3000番台が控えているからです。
現状の製品で組むのも手ですが、損した気分になりそうです・・・
どちらの案も100点には遠く、悩んでいます。
というわけで、研究が進まないので最近は無料で入手したシヴィライゼーション６で遊んでいます。
以上、ただの愚痴でした・・・