CategoriesProgramming

Instalasi Anaconda Di Linux Tanpa User Root

Posted on 22 April 2020by Mahendra Data

Anaconda telah menjadi platform Python standar dalam bidang Data Science. Anaconda menyediakan berbagai packages yang berkaitan dengan Data Science seperti numpy, ternsorflow, matplotlib, dll. Saya pribadi lebih menyukai menggunakan Anaconda daripada package manager Python lainnya ketika membuat program yang berkaitan dengan Data Science.

Dalam tulisan ini saya akan memandu Anda dalam melakukan instalasi Anaconda dalam sistem Operasi Linux tanpa memerlukan hak akses user root. Dalam tulisan ini saya akan menggunakan Ubuntu Linux 18.04, namun secara umum cara instalasi ini akan sama di distribusi Linux lainnya.

Tulisan ini saya buat berdasarkan panduan di dokumentasi Anaconda dengan beberapa penyesuaian.

Unduh instalasi Anaconda

Langkah pertama adalah mengunduh instalasi Anaconda Python 3.7 versi 64 Bit (x86) pada alamat berikut https://www.anaconda.com/distribution/#linux, lalu simpan di directory home anda, misal /home/saya/anaconda.

Anda bisa mengunduhnya menggunakan perintah wget, misalnya 

$ mkdir /home/saya/anaconda
$ cd /home/saya/anaconda
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

Pada contoh diatas, versi Anaconda yang saya unduh adalah 2020.02

Proses instalasi Anaconda

Jalankan perintah file instalasi tersebut. Berikut adalah contoh peirntah yang dapat anda gunakan untuk menjalankan file instalasi Anaconda versi 2020.02.

$ bash /home/saya/anaconda/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

Berikut ini adalah contoh tampilan awal proses instalasi. Anda akan diminta membaca license.

Welcome to Anaconda3 2020.02

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>

Tekan ENTER

===================================
End User License Agreement - Anaconda Individual Edition
===================================

Copyright 2015-2020, Anaconda, Inc.

All rights reserved under the 3-clause BSD License:

This End User License Agreement (the "Agreement") is a legal agreement between y
ou and Anaconda, Inc. ("Anaconda") and governs your use of Anaconda Individual E
dition (which was formerly known as Anaconda Distribution).

Subject to the terms of this Agreement, Anaconda hereby grants you a non-exclusi
ve, non-transferable license to:

  * Install and use the Anaconda Individual Edition (which was formerly known as
 Anaconda Distribution),
  * Modify and create derivative works of sample source code delivered in Anacon
da Individual Edition; and
  * Redistribute code files in source (if provided to you by Anaconda as source)
 and binary forms, with or without modification subject to the requirements set 
forth below.

--More--

Tekan Q.

Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>>

Ketik yes lalu tekan ENTER.

Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/saya/anaconda3

  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below

[/home/saya/anaconda3] >>>

Proses instalasi akan dilakukan ke dalam directory /home/saya/anaconda3. Tekan ENTER bila menyetujui lokasi instalasi.

. . .
Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>>

Ketik yes lalu ENTER untuk menjalankan proses conda init secara otomatis.

no change     /home/saya/anaconda3/condabin/conda
no change     /home/saya/anaconda3/bin/conda
no change     /home/saya/anaconda3/bin/conda-env
no change     /home/saya/anaconda3/bin/activate
no change     /home/saya/anaconda3/bin/deactivate
no change     /home/saya/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change     /home/saya/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change     /home/saya/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change     /home/saya/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change     /home/saya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change     /home/saya/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh
modified      /home/saya/.bashrc

==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup, 
   set the auto_activate_base parameter to false: 

conda config --set auto_activate_base false

Thank you for installing Anaconda3!

=================================================================

Anaconda and JetBrains are working together to bring you Anaconda-powered
environments tightly integrated in the PyCharm IDE.

PyCharm for Anaconda is available at:
https://www.anaconda.com/pycharm

Proses instalasi selesai. Silahkan tutup dan buka kembali shell atau terminal yang Anda gunakan untuk melihat hasil instalasi. Berikut adalah contoh tampilan shell saya ketika saya buka kembali

(base) saya@algostudio:~$

(base) menandakan bahwa saat ini anda sedang menggunakan conda environments bernama base.

Membuat conda environments baru

Saya sangat menyarankan untuk membuat conda environments baru untuk program Data Science yang anda gunakan. Tujuannya adalah agar memudahkan dalam mengelola package yang kita gunakan dalam program tersebut. Karena terkadang kita memerlukan versi package yang spesifik untuk tiap program.

Berikut adalah contoh perintah untuk membuat conda environments baru bernama datascience.

$ conda create --name datascience

Berikut tampilan awal proses pembuatan conda environments. 

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/saya/anaconda3/envs/datascience

Proceed ([y]/n)?

Tekan y untuk menyetujui pembuatan conda environment baru.

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate datascience
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

conda environments baru bernama datascience telah selesai dibuat. Jalankan perintah berikut ini untuk mengaktifkan conda environments tersebut.

$ conda activate datascience

Kini tampilan shell anda akan berubah sperti ini.

(datascience) saya@algostudio:~$

Silahkan membaca dokumentasi Anaconda ini untuk penjelasan lebih lanjut.

Instalasi conda package

Anda bisa mencari conda package yang anda perlukan di https://anaconda.org/anaconda/repo. Misalnya, tensorflow dapat anda temukan di https://anaconda.org/conda-forge/tensorflow.

Untuk melakukan instalasi tensorflow Anda cukup mengaktifkan conda environments tempat tensorflow tersebut akan Anda install, misalnya

$ conda activate datascience

Kemudian jalankan perintah

$ conda install -c conda-forge tensorflow

Daftar conda package yang akan ditambahkan akan ditampilkan.

...

tensorflow         pkgs/main/linux-64::tensorflow-2.1.0-mkl_py37h80a91df_0

...

Proceed ([y]/n)?

Ketik y dan ENTER untuk melanjutkan proses instalasi. Setelah selesai, tensorflow telah siap digunakan.

Menghapus conda environments

Untuk menghapus conda environments yang sudah tidak digunakan, misalnya datascience yang kita buat sebelumnya, kembalilah ke conda environments base (atau conda environments lain selain yang anda hapus) dengan perintah:

$ conda activate base

Lalu hapus conda environments dengan perintah:

$ conda remove --name datascience --all

Anda akan diminta melakukan konfirmasi penghapusanconda environments.

Proceed ([y]/n)?

Ketik y dan ENTER untuk melanjutkan proses penghapusan.

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

Proses penghapusan conda environment selesai.

Silahkan membaca dokumentasi Anaconda ini untuk penjelasan lebih lanjut.

CategoriesProgramming

Menambah IdentityUser Property di Identity ASP.Net Core

Posted on 20 April 2020by Andhika K Aufa

Identity pada ASP.Net Core ada untuk memudahkan kita menambahkan user dan mengatur user management pada website. Bahkan Identity sudah bisa menghandle  TwoFactorAuthentication, ExternalLogins dll. Secara default, identity akan membuat user dengan bentuk model seperti berikut.

Bisa kita lihat IdentityUser hanya terdiri dari beberapa property dan tidak bisa kita ubah. Lalu bagaimana jika kita butuh untuk menambah property?

Continue reading
CategoriesData Science

Perbedaan Antara categorical_crossentropy dengan sparse_categorical_crossentropy

Posted on 20 April 2020by Mahendra Data

Apa itu loss function?

Dalam konteks optimization algorithm seperti yang digunakan dalam Convolutional Neural Network (CNN), Loss function adalah fungsi yang digunakan untuk menghitung kandidat sebuah solusi, misalnya weight dalam neural network. Loss function juga sering disebut dengan istilah objective function atau optimization score function.

Loss function merupakan satu dari 3 parameter yang harus ditentukan saat pembuatan model, misalnya model untuk CNN.

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam', 
              metrics=['accuracy'])

Apa perbedaan antara categorical_crossentropy dengan sparse_categorical_crossentropy?

categorical_crossentropy dan sparse_categorical_crossentropy sering kita lihat digunakan saat melakukan klasifikasi dengan banyak kelas (multiclass classification). Lalu apa perbedaannya?

Jawaban singkatnya adalah:

  • Jika kita menggunakan one-hot encoder dalam menyimpan label, maka gunakan categorical_crossentropy, misalnya data label anda berbentuk
[[1,0,0],
 [0,1,0],
 [0,0,1],]
  • Jika kita menggunakan integer dalam menyimpan label, maka gunakan sparse_categorical_crossentropy, misalnya data label anda berbentuk
[1,
 2,
 3,]

Saya sebelumnya telah membuat dua versi program CNN. Program yang pertama menggunakan categorical_crossentropy, yang kedua menggunakan sparse_categorical_crossentropy. Bila tertarik, silahkan membukanya tautan berikut ini:

—

Tulisan ini merupakan terjemahan bebas dengan sedikit modifikasi dari artikel ini.

CategoriesLinux

Menambah Kapasitas Logical Volume

Posted on 19 April 2020by Mahendra Data

Salah satu keuntungan bila kita menggunakan Logical Volume Manager (LVM) di Linux adalah kita dapat menambah ukuran Logical Volume (LV) yang telah kita buat.

Misalnya bila kita ingin menambah kapasitas LV /dev/primary_vg/home_lv sebesar 2 GB, maka perintah yang dapat kita gunakan adalah

$ sudo lvextend -L +2G /dev/primary_vg/home_lv

Kemudian jalankan perintah

$ sudo resize2fs /dev/primary_vg/home_lv

untuk me-resize file system dalam partisi tersebut.