Amazon SageMaker Studio LabのJupiterLab日本語化

普通のJupiterLabと同様に日本語化できるのではないかと試してみました。

ターミナルから

 (studiolab) studio-lab-user@default:~$ conda install jupyterlab-language-pack-ja-jp

Collecting package metadata (current_repodata.json): done

Solving environment: done

==> WARNING: A newer version of conda exists. <==

  current version: 4.10.3

  latest version: 4.11.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base conda

## Package Plan ##

  environment location: /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab

  added / updated specs:

    - jupyterlab-language-pack-ja-jp

The following NEW packages will be INSTALLED:

  jupyterlab-langua~ conda-forge/noarch::jupyterlab-language-pack-ja-jp-3.2.post7-pyh87cfba7_0

Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done

Verifying transaction: done

Executing transaction: done

・一度、rutime(インスタンス)を再起動

Settings→Language→日本語（日本）を選択

メニューは英語だけどサブメニューは日本語になりました。

TensorFlowでnot use cuDNN kernels警告メッセージ

 Amazon SageMaker Studio LabにTensor Flow2.6.2をインストールしてLSTMを使用して学習させてみたところ以下のエラーメッセージが表示

WARNING:tensorflow:Layer lstm will not use cuDNN kernels since it doesn't meet the criteria. It will use a generic GPU kernel as fallback when running on GPU.

WEBで翻訳させてみると「警告：tensorflow：Layer lstm_2は、基準を満たしていないため、cuDNNカーネルを使用しません。 GPUで実行する場合、フォールバックとして汎用GPUカーネルを使用します。」

基準は公式ドキュメントに記載があり以下のようです。

The requirements to use the cuDNN implementation are:

activation == tanh

recurrent_activation == sigmoid

recurrent_dropout == 0

unroll is False

use_bias is True

Inputs, if use masking, are strictly right-padded.

Eager execution is enabled in the outermost context.

    （修正前）

    m.add(LSTM(128, activation='relu',unroll=False,use_bias=True, input_shape=(nda_x_training.shape[1], nda_x_training.shape[2]))) 

    （修正後）

    m.add(LSTM(128, dropout=0.5,recurrent_dropout=0,activation='tanh',recurrent_activation='sigmoid',unroll=False,use_bias=True, input_shape=(nda_x_training.shape[1], nda_x_training.shape[2]))) 

 無事警告メッセージは表示しなくなったのでGPUが使用されたのかな。

Amazon SageMaker Studio Labでcondaで仮想環境作成

 無事JupiterLabでPythonが使えるようなりましたが、今後色々なパッケージを追加していく上で元に戻せるように方法を調べているとcondaで仮想環境を複数作成する方法がAWSのドキュメントに書いてありました。

早速手順にある”conda env create --name <任意の環境名> python=3.9”をコンソールで入力してみるとSyntaxエラー？

調べてみてcondaの後ろのenvが不要っぽく”conda create --name <任意の環境名> python=3.9”で試してみると無事完了しました、ちなみにその際はAWSドキュメントに記載があるようにターミナル（File→New→Terminal）から実行しました。

(studiolab) studio-lab-user@default:~$ conda create --name <任意の環境名> python=3.9

−−−−−−−−−−−−−−−実行ログ

Collecting package metadata (current_repodata.json): done

Solving environment: done

==> WARNING: A newer version of conda exists. <==

  current version: 4.10.3

  latest version: 4.11.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base conda

## Package Plan ##

  environment location: /home/studio-lab-user/.conda/envs/<任意の環境名>

  added / updated specs:

    - python=3.9

The following packages will be downloaded:

    package                    |            build

    ---------------------------|-----------------

    _libgcc_mutex-0.1          |      conda_forge           3 KB  conda-forge

    _openmp_mutex-4.5          |            1_gnu          22 KB  conda-forge

    bzip2-1.0.8                |       h7f98852_4         484 KB  conda-forge

    ld_impl_linux-64-2.36.1    |       hea4e1c9_2         667 KB  conda-forge

    libnsl-2.0.0               |       h7f98852_0          31 KB  conda-forge

    libuuid-2.32.1             |    h7f98852_1000          28 KB  conda-forge

    openssl-3.0.0              |       h7f98852_2         2.9 MB  conda-forge

    pip-21.3.1                 |     pyhd8ed1ab_0         1.2 MB  conda-forge

    python-3.9.9               |h543edf9_0_cpython        27.4 MB  conda-forge

    python_abi-3.9             |           2_cp39           4 KB  conda-forge

    readline-8.1               |       h46c0cb4_0         295 KB  conda-forge

    tk-8.6.11                  |       h27826a3_1         3.3 MB  conda-forge

    xz-5.2.5                   |       h516909a_1         343 KB  conda-forge

    ------------------------------------------------------------

                                           Total:        36.6 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  _libgcc_mutex      conda-forge/linux-64::_libgcc_mutex-0.1-conda_forge

  _openmp_mutex      conda-forge/linux-64::_openmp_mutex-4.5-1_gnu

  bzip2              conda-forge/linux-64::bzip2-1.0.8-h7f98852_4

  ca-certificates    conda-forge/linux-64::ca-certificates-2021.10.8-ha878542_0

  ld_impl_linux-64   conda-forge/linux-64::ld_impl_linux-64-2.36.1-hea4e1c9_2

  libffi             conda-forge/linux-64::libffi-3.4.2-h7f98852_5

  libgcc-ng          conda-forge/linux-64::libgcc-ng-11.2.0-h1d223b6_11

  libgomp            conda-forge/linux-64::libgomp-11.2.0-h1d223b6_11

  libnsl             conda-forge/linux-64::libnsl-2.0.0-h7f98852_0

  libuuid            conda-forge/linux-64::libuuid-2.32.1-h7f98852_1000

  libzlib            conda-forge/linux-64::libzlib-1.2.11-h36c2ea0_1013

  ncurses            conda-forge/linux-64::ncurses-6.3-h9c3ff4c_0

  openssl            conda-forge/linux-64::openssl-3.0.0-h7f98852_2

  pip                conda-forge/noarch::pip-21.3.1-pyhd8ed1ab_0

  python             conda-forge/linux-64::python-3.9.9-h543edf9_0_cpython

  python_abi         conda-forge/linux-64::python_abi-3.9-2_cp39

  readline           conda-forge/linux-64::readline-8.1-h46c0cb4_0

  setuptools         conda-forge/linux-64::setuptools-60.5.0-py39hf3d152e_0

  sqlite             conda-forge/linux-64::sqlite-3.37.0-h9cd32fc_0

  tk                 conda-forge/linux-64::tk-8.6.11-h27826a3_1

  tzdata             conda-forge/noarch::tzdata-2021e-he74cb21_0

  wheel              conda-forge/noarch::wheel-0.37.1-pyhd8ed1ab_0

  xz                 conda-forge/linux-64::xz-5.2.5-h516909a_1

  zlib               conda-forge/linux-64::zlib-1.2.11-h36c2ea0_1013

Proceed ([y]/n)? y

Downloading and Extracting Packages

xz-5.2.5             | 343 KB    | #################################################### | 100% 

readline-8.1         | 295 KB    | #################################################### | 100% 

libnsl-2.0.0         | 31 KB     | #################################################### | 100% 

_libgcc_mutex-0.1    | 3 KB      | #################################################### | 100% 

_openmp_mutex-4.5    | 22 KB     | #################################################### | 100% 

python_abi-3.9       | 4 KB      | #################################################### | 100% 

tk-8.6.11            | 3.3 MB    | #################################################### | 100% 

python-3.9.9         | 27.4 MB   | #################################################### | 100% 

pip-21.3.1           | 1.2 MB    | #################################################### | 100% 

libuuid-2.32.1       | 28 KB     | #################################################### | 100% 

ld_impl_linux-64-2.3 | 667 KB    | #################################################### | 100% 

bzip2-1.0.8          | 484 KB    | #################################################### | 100% 

openssl-3.0.0        | 2.9 MB    | #################################################### | 100% 

Preparing transaction: done

Verifying transaction: done

Executing transaction: done

#

# To activate this environment, use

#

#     $ conda activate <任意の環境名>

#

# To deactivate an active environment, use

#

#     $ conda deactivate

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここまで

■作成されている環境を確認

(studiolab) studio-lab-user@default:~$ conda info -e

# conda environments:

#

default                  /home/studio-lab-user/.conda/envs/default

studiolab             *  /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab

<任意の環境名>                   /home/studio-lab-user/.conda/envs/<任意の環境名>

base                     /opt/conda

AWSのドキュメントに従い有効化するため"conda activate <任意の環境名>"を実行すると

(studiolab) studio-lab-user@default:~$ conda activate <任意の環境名>

usage: conda [-h] [-V] command ...

conda: error: argument command: invalid choice: 'activate\xa0<任意の環境名>' (choose from 'clean', 'compare', 'config', 'create', 'help', 'info', 'init', 'install', 'list', 'package', 'remove', 'uninstall', 'run', 'search', 'update', 'upgrade')

エラー・・・またか、また調べてみるとcondaのバージョンが上がったせいかshellがbashの場合はcondaではなくsourceコマンドをしようするみたい

(studiolab) studio-lab-user@default:~$ $source activate <任意の環境名>

(<任意の環境名>) studio-lab-user@default:~$ conda info -e

# conda environments:

#

default                  /home/studio-lab-user/.conda/envs/default

studiolab                /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab

<任意の環境名>               *  /home/studio-lab-user/.conda/envs/<任意の環境名>

base                     /opt/conda

<任意の環境名>の右側に*マークがついて有効になりました。

続けてipykernelをインストール

(<任意の環境名>) studio-lab-user@default:~$ $conda install ipykernel

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここから

Collecting package metadata (current_repodata.json): done

Solving environment: done

==> WARNING: A newer version of conda exists. <==

  current version: 4.10.3

  latest version: 4.11.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base conda

## Package Plan ##

  environment location: /home/studio-lab-user/.conda/envs/<任意の環境名>

  added / updated specs:

    - ipykernel

The following packages will be downloaded:

    package                    |            build

    ---------------------------|-----------------

    asttokens-2.0.5            |     pyhd8ed1ab_0          21 KB  conda-forge

    backcall-0.2.0             |     pyh9f0ad1d_0          13 KB  conda-forge

    backports-1.0              |             py_2           4 KB  conda-forge

    backports.functools_lru_cache-1.6.4|     pyhd8ed1ab_0           9 KB  conda-forge

    black-21.12b0              |     pyhd8ed1ab_0         122 KB  conda-forge

    click-8.0.3                |   py39hf3d152e_1         147 KB  conda-forge

    dataclasses-0.8            |     pyhc8e2a94_3          10 KB  conda-forge

    debugpy-1.5.1              |   py39he80948d_0         2.0 MB  conda-forge

    entrypoints-0.3            |  pyhd8ed1ab_1003           8 KB  conda-forge

    executing-0.8.2            |     pyhd8ed1ab_0          18 KB  conda-forge

    ipykernel-6.7.0            |   py39hef51801_0         180 KB  conda-forge

    ipython-8.0.1              |   py39hf3d152e_0         1.1 MB  conda-forge

    jedi-0.18.1                |   py39hf3d152e_0         992 KB  conda-forge

    jupyter_core-4.9.1         |   py39hf3d152e_1          80 KB  conda-forge

    libsodium-1.0.18           |       h36c2ea0_1         366 KB  conda-forge

    libstdcxx-ng-11.2.0        |      he4da1e4_11         4.2 MB  conda-forge

    matplotlib-inline-0.1.3    |     pyhd8ed1ab_0          11 KB  conda-forge

    mypy_extensions-0.4.3      |   py39hf3d152e_4          10 KB  conda-forge

    nest-asyncio-1.5.4         |     pyhd8ed1ab_0           9 KB  conda-forge

    parso-0.8.3                |     pyhd8ed1ab_0          69 KB  conda-forge

    pathspec-0.9.0             |     pyhd8ed1ab_0          31 KB  conda-forge

    pexpect-4.8.0              |     pyh9f0ad1d_2          47 KB  conda-forge

    pickleshare-0.7.5          |          py_1003           9 KB  conda-forge

    platformdirs-2.3.0         |     pyhd8ed1ab_0          14 KB  conda-forge

    ptyprocess-0.7.0           |     pyhd3deb0d_0          16 KB  conda-forge

    pure_eval-0.2.1            |     pyhd8ed1ab_1          14 KB  conda-forge

    python-dateutil-2.8.2      |     pyhd8ed1ab_0         240 KB  conda-forge

    pyzmq-22.3.0               |   py39h37b5a0c_1         537 KB  conda-forge

    six-1.16.0                 |     pyh6c4a22f_0          14 KB  conda-forge

    stack_data-0.1.4           |     pyhd8ed1ab_0          21 KB  conda-forge

    tomli-1.2.2                |     pyhd8ed1ab_0          15 KB  conda-forge

    tornado-6.1                |   py39h3811e60_2         646 KB  conda-forge

    traitlets-5.1.1            |     pyhd8ed1ab_0          82 KB  conda-forge

    typed-ast-1.5.1            |   py39h3811e60_0         213 KB  conda-forge

    typing_extensions-4.0.1    |     pyha770c72_0          26 KB  conda-forge

    wcwidth-0.2.5              |     pyh9f0ad1d_2          33 KB  conda-forge

    zeromq-4.3.4               |       h9c3ff4c_1         351 KB  conda-forge

    ------------------------------------------------------------

                                           Total:        11.6 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  asttokens          conda-forge/noarch::asttokens-2.0.5-pyhd8ed1ab_0

  backcall           conda-forge/noarch::backcall-0.2.0-pyh9f0ad1d_0

  backports          conda-forge/noarch::backports-1.0-py_2

  backports.functoo~ conda-forge/noarch::backports.functools_lru_cache-1.6.4-pyhd8ed1ab_0

  black              conda-forge/noarch::black-21.12b0-pyhd8ed1ab_0

  click              conda-forge/linux-64::click-8.0.3-py39hf3d152e_1

  dataclasses        conda-forge/noarch::dataclasses-0.8-pyhc8e2a94_3

  debugpy            conda-forge/linux-64::debugpy-1.5.1-py39he80948d_0

  decorator          conda-forge/noarch::decorator-5.1.1-pyhd8ed1ab_0

  entrypoints        conda-forge/noarch::entrypoints-0.3-pyhd8ed1ab_1003

  executing          conda-forge/noarch::executing-0.8.2-pyhd8ed1ab_0

  ipykernel          conda-forge/linux-64::ipykernel-6.7.0-py39hef51801_0

  ipython            conda-forge/linux-64::ipython-8.0.1-py39hf3d152e_0

  jedi               conda-forge/linux-64::jedi-0.18.1-py39hf3d152e_0

  jupyter_client     conda-forge/noarch::jupyter_client-7.1.1-pyhd8ed1ab_0

  jupyter_core       conda-forge/linux-64::jupyter_core-4.9.1-py39hf3d152e_1

  libsodium          conda-forge/linux-64::libsodium-1.0.18-h36c2ea0_1

  libstdcxx-ng       conda-forge/linux-64::libstdcxx-ng-11.2.0-he4da1e4_11

  matplotlib-inline  conda-forge/noarch::matplotlib-inline-0.1.3-pyhd8ed1ab_0

  mypy_extensions    conda-forge/linux-64::mypy_extensions-0.4.3-py39hf3d152e_4

  nest-asyncio       conda-forge/noarch::nest-asyncio-1.5.4-pyhd8ed1ab_0

  parso              conda-forge/noarch::parso-0.8.3-pyhd8ed1ab_0

  pathspec           conda-forge/noarch::pathspec-0.9.0-pyhd8ed1ab_0

  pexpect            conda-forge/noarch::pexpect-4.8.0-pyh9f0ad1d_2

  pickleshare        conda-forge/noarch::pickleshare-0.7.5-py_1003

  platformdirs       conda-forge/noarch::platformdirs-2.3.0-pyhd8ed1ab_0

  prompt-toolkit     conda-forge/noarch::prompt-toolkit-3.0.24-pyha770c72_0

  ptyprocess         conda-forge/noarch::ptyprocess-0.7.0-pyhd3deb0d_0

  pure_eval          conda-forge/noarch::pure_eval-0.2.1-pyhd8ed1ab_1

  pygments           conda-forge/noarch::pygments-2.11.2-pyhd8ed1ab_0

  python-dateutil    conda-forge/noarch::python-dateutil-2.8.2-pyhd8ed1ab_0

  pyzmq              conda-forge/linux-64::pyzmq-22.3.0-py39h37b5a0c_1

  six                conda-forge/noarch::six-1.16.0-pyh6c4a22f_0

  stack_data         conda-forge/noarch::stack_data-0.1.4-pyhd8ed1ab_0

  tomli              conda-forge/noarch::tomli-1.2.2-pyhd8ed1ab_0

  tornado            conda-forge/linux-64::tornado-6.1-py39h3811e60_2

  traitlets          conda-forge/noarch::traitlets-5.1.1-pyhd8ed1ab_0

  typed-ast          conda-forge/linux-64::typed-ast-1.5.1-py39h3811e60_0

  typing_extensions  conda-forge/noarch::typing_extensions-4.0.1-pyha770c72_0

  wcwidth            conda-forge/noarch::wcwidth-0.2.5-pyh9f0ad1d_2

  zeromq             conda-forge/linux-64::zeromq-4.3.4-h9c3ff4c_1

Proceed ([y]/n)? y

Downloading and Extracting Packages

click-8.0.3          | 147 KB    | #################################################### | 100% 

dataclasses-0.8      | 10 KB     | #################################################### | 100% 

parso-0.8.3          | 69 KB     | #################################################### | 100% 

nest-asyncio-1.5.4   | 9 KB      | #################################################### | 100% 

pyzmq-22.3.0         | 537 KB    | #################################################### | 100% 

zeromq-4.3.4         | 351 KB    | #################################################### | 100% 

pure_eval-0.2.1      | 14 KB     | #################################################### | 100% 

typing_extensions-4. | 26 KB     | #################################################### | 100% 

ipython-8.0.1        | 1.1 MB    | #################################################### | 100% 

tornado-6.1          | 646 KB    | #################################################### | 100% 

ptyprocess-0.7.0     | 16 KB     | #################################################### | 100% 

backports-1.0        | 4 KB      | #################################################### | 100% 

entrypoints-0.3      | 8 KB      | #################################################### | 100% 

backports.functools_ | 9 KB      | #################################################### | 100% 

traitlets-5.1.1      | 82 KB     | #################################################### | 100% 

six-1.16.0           | 14 KB     | #################################################### | 100% 

asttokens-2.0.5      | 21 KB     | #################################################### | 100% 

jedi-0.18.1          | 992 KB    | #################################################### | 100% 

jupyter_core-4.9.1   | 80 KB     | #################################################### | 100% 

mypy_extensions-0.4. | 10 KB     | #################################################### | 100% 

stack_data-0.1.4     | 21 KB     | #################################################### | 100% 

ipykernel-6.7.0      | 180 KB    | #################################################### | 100% 

typed-ast-1.5.1      | 213 KB    | #################################################### | 100% 

libstdcxx-ng-11.2.0  | 4.2 MB    | #################################################### | 100% 

libsodium-1.0.18     | 366 KB    | #################################################### | 100% 

backcall-0.2.0       | 13 KB     | #################################################### | 100% 

pickleshare-0.7.5    | 9 KB      | #################################################### | 100% 

matplotlib-inline-0. | 11 KB     | #################################################### | 100% 

wcwidth-0.2.5        | 33 KB     | #################################################### | 100% 

python-dateutil-2.8. | 240 KB    | #################################################### | 100% 

debugpy-1.5.1        | 2.0 MB    | #################################################### | 100% 

pathspec-0.9.0       | 31 KB     | #################################################### | 100% 

platformdirs-2.3.0   | 14 KB     | #################################################### | 100% 

tomli-1.2.2          | 15 KB     | #################################################### | 100% 

executing-0.8.2      | 18 KB     | #################################################### | 100% 

pexpect-4.8.0        | 47 KB     | #################################################### | 100% 

black-21.12b0        | 122 KB    | #################################################### | 100% 

Preparing transaction: done

Verifying transaction: done

Executing transaction: done

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここまで

無事インストールが完了するとJupiterLabのランチャーに<任意の環境名>:PythonのNotebookとコンソールのアイコンが作成されました。

ちなみにインストール途中の警告メッセージ

==> WARNING: A newer version of conda exists. <==

  current version: 4.10.3

  latest version: 4.11.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base conda

の指示に従ってupdateしようとするとbaseのフォルダへのアクセス権がなくエラーになりアップデートできませんでした。

Amazon SageMaker Studio Labアカウント登録

Chromebookのcrostini上でのTensorFlowは中々重くなってきたのでどうしようと思っていたら無料で開発環境を使える事が分かりさっそくアカウント登録をしてみました。

詳細に説明されている方がいるのであくまでも備忘録なメモ

■申し込み

申し込みurl:https://studiolab.sagemaker.aws/requestAccount

メールアドレスが必須で残りは任意

すぐに「Verify your email」という件名のメールが届く

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−メール本文

Verify your email

Thank you for requesting an Amazon SageMaker Studio Lab account. Please verify your email within 24 hours by clicking the button below.

 Verify your email

You can also click on this link or copy and paste it into your browser:

https://studiolab.sagemaker.aws/requestAccount?

xxxxxxxxxxxxxxxxxx

Sincerely,

— The Amazon SageMaker Studio Lab team

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここまで

■メールのURLをクリックして

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここから 画面

our email was verified.

We've added you to the waitlist. Once your request is approved, we'll send you an email with a link to create your account.

In the meantime, check out the FAQ to learn more about the Amazon SageMaker Studio Lab.

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここまで

リクエストを受けつけたからメールを待てらしい、するとすぐに「Account request confirmed」メールが届いた

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここから

Account request confirmed

Thank you for your interest in Amazon SageMaker Studio Lab. We’ve added you to the wait list. We will email you a link to create your account once your request is approved. No further action is needed on your part at this time.

In the meantime, check out the FAQ for more info.

Sincerely,

— The Amazon SageMaker Studio Lab team

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここまで

アカウントリクエストが確認されたから、アカウントを作成するためのURLをメールで送るから待てらしい

次の日に「Account request approved」メールが届く

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここから

Account request approved

We’ve approved your request for an Amazon SageMaker Studio Lab account. Click the button below to complete your registration.

Create account

You can also click on this link or copy and paste it into your browser:

https://studiolab.sagemaker.aws/signup

This approval will expire in 7 days.

Sincerely,

— The Amazon SageMaker Studio Lab team

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここまで

■Create accountボタンをクリックするかリンクをクリックしてアカウント入力フォームを表示

メールアドレス、パスワード、ユーザー名を入力

Create accountボタンをクリックすると下の画面が表示する

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−画面

Verify your email

To complete registration, please click on the link in the email we’ve sent to xxxx@xxxxx

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここまで

「Verify your email」メールが届く

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここから

Verify your email

You’re almost done with Amazon SageMaker Studio Lab account registration. Please verify your email within 24 hours by clicking the button below.

 Verify your email

You can also click on this link or copy and paste it into your browser:

https://studiolab.sagemaker.aws/signup/?confirmation-token=xxxxxxxxx

Sincerely,

— The Amazon SageMaker Studio Lab team

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここまで

■ボタンかリンクをクリックするとSign in画面が表示するのでusernameかメールアドレスでログインする

「Your account is ready」メールもも届いていて完了

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここから

Your account is ready

Thank you for completing Amazon SageMaker Studio Lab account registration. You are now ready to learn and experiment with machine learning right in your browser. Sign in to get started.

Sincerely,

— The Amazon SageMaker Studio Lab team

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−ここまで

■ログイン

メールアドレスか、ユーザー名でログイン

■起動

Select Compute Typeを選択してStart runtimeをクリックすると起動され、Open Project（丸いボタン）が青くなったらクリックして起動する。

MacのSafariではポップアップブロックされる場合があるのでその場合は、Safari>環境設定>WEBサイトでstudiolab.sagemaker.awsのポップアップを許可

無事JupyterLabが起動

とりあえずこれでPythonは使えるようになりました。TensorFlow等のインストールは次回

QUADERNO（クアデルノ）を使い初めて１

 とりあえず箇条書きでの気がついたこと・感想

• バッテリー残量が25%になるとメッセージで教えてくれる
• 今日一日使用して6%消費
• ボタンを押さなくても自動的にスリープモードになる
• 端まで書けてもページを移動して戻ってくると切れてしまう
• 最終ページでスワイプするとメニューからページを追加しなくても自動的にページが増える
• スタイラスペンが細すぎて使いづらい
• ページ描画がやっぱりちょっと遅い
• クアデルノ本体でフォルダの管理ができない。
• 範囲選択して別のノートにペーストできるのは便利
• ソフトキーボードが使えるなら純粋なテキスト文字もノートに入力できると文字検索やマーカーも使えて便利なのに
• ページの遷移はけして早くないのでミーティングが始まる前にミーティング用のノートを準備しておくといいかも。
• スリープから復帰した際は最後に表示していたページに戻るので翌日への繰越ToDoがある場合は仕事終わりにToDoを表示させてスリープさせれば翌日忘れずにチェックができる、ToDoがなければスケジュールを最後に表示させておく

QUADERNOのスケジューラー

 スケジューラーはマンスリーの数字部分を指でクリックするとウィークリー、デーリーにリンクされていてページが移動する仕組みになっている。

ただ、できれば

・ウィークリーとデーリーもリンクして双方に移動できるようにしてほしい。

・カバーを付けたので横置きで立てることができるので横表示できるように表示の回転ができるともっと便利なのかも。

まだマンスリー、ウィークリー、デーリーそれぞれにどこまで書くかが試行錯誤中、マンスリーに全ての情報を書いて一目で確認できるのが理想だけれどもそこまで書くスペースはなく小さく書くと見づらい。

さらにウィークリーとデーリーも情報を重複させても無駄だし悩ましい。。

QUADERNO（クアデルノ）使用準備

 年始の仕事から使用できるように準備中。

せっかくの書きやすさを邪魔してしまうのではないかと思い保護シートはしないことに、でもむき出しのままカバンに入れてるのは心配。

純正のカバーを確認してみるとちょっとお高い・・・それでなくとも予算オーバー気味、インターネットで検索してみると二千円程度でクアデルノに対応したカバーを発見したのでとりあえず購入してみました。

カバーは時間があるときにでもレザー生地を買ってきて自作するつもりなのであくまでもそれまでのつなぎのつもりです。

まぁ、平凡な感じのカバー、クアデルノを両面テープで固定する作りになっているけれど貼る面積が結構ある感じで、一度貼ってしまうとはがすのが大変そう。

すぐはがれても困るけれど両面テープを全面貼ることはせずカッターでテープの保護フィルムを部分的に剥がして接着面を減らしてはりました。