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ksメモ

私がプログラミング関連で学んだことを記載したメモです

エンジニアが燃え尽き症候群から立ち直るために試したこと

久々の投稿。しかもエモい話。 非常に貴重な経験をしたので、備忘も兼ねて記録に残しておく。 また、もし同じ悩みを持つエンジニアの目に触れることがあったら、少しでも参考になってもらえたらと思う。

今になって思うが立ち直る方法より「あ、オレ今なんだかメンタルやばいかも」って気づけることが大事なんだなってすごく思う。

燃え尽き症候群になってしまった

今年の5月に燃え尽き症候群になってしまって仕事意欲が失くなっていた時期があった。 今は元気になって、以前のとおり仕事ができるまで回復した。

燃え尽き症候群になっているときは、本当にいろいろネガティブなことを考えたり、転職しようか迷ったり、もう2度と仕事できないんじゃないかって思ったりして、本当に怖かった。 そのときの経験を忘れないための備忘録として残しておく。 もし同じことに悩んでいる人の目に触れることがあったら、「僕はこうやって元気を取り戻したよ」という参考に見てほしかったりする。

経緯

職場でのストレスに耐え切れず、燃え尽き症候群になってしまってた。自分はハードワークは割と大丈夫な方で、朝から夜遅くまで働くことに関しては特に問題ないタイプだ。仕事内容は好きだし楽しい。炎上プロジェクトも経験して乗り切った。

まぁ順調だったわけでした。そんな調子で新しプロジェクトに参画。そのプロジェクトの規模はだいたい20-25人。自分はそのうちの4-7人ほどのチームリーダーを任されていた。で、今回はそのプロジェクトでぽっきりと精神をやられてしまった。まぁPMとそりが合わなかったんですね。具体的には以下のような目に合った。

  • 自分のやることなすことに対して、徹底的にたたかれる
    • プログラム書いても「クソだ」とか「もっと早くつくれよ」とか言われた
  • 「○○はお前に任せる」と言った割に、「すべてのissueは俺のレビューを通せ」と言われる
    • 要は命令が矛盾している。
    • まぁとにかく自分の成果物になん糞つけられたわけ
  • 「(別チームの)△△さんのところに追加で人当てないと、△△さん機嫌悪くなるからなー。お前は少ない人数で我慢して」
    • こっちがアラートをあげても、なんだか論理的にとりあってもらえない
    • 完全にPMの中で自分チームの優先度が下がっていて、こういった扱いになっていた

まぁこんな状態が続いて、いつの間にかポッキリ精神がやられていた。

こんな状態が続いたらアウトかも?

最初のうちは、自分が精神面でやられていることに全く気づいていなかった。 もし以下のような状態が続いたらアウト判定かもしれない。

  • 今までこなしていた仕事が急にできなくなる
    • やる気がでないというより、何だか手が動かない
    • 最初は「腹減ってるのかな?」とか思って早弁したりしたが効果なし
  • 会社に行くのが嫌になる
    • 気持ちの問題より体調に現れてくる
    • 出勤する途中でぼーっと立ち尽くしていたりした

会社を休むことに

「あ、オレ、メンタルやられてる!」って気づいて、PMより権限の強い上司に相談した。僕がラッキーだったのは、その上司がすごく話をよく聞いてくれて、休暇を取れるようすぐに計らってくれた。(この恩は忘れない)
ただ、プロジェクトのメンバーに迷惑をかけるわけにはいかないと思っていたので、1週間しか休まなかった。そのまま2週間ほどそのプロジェクトで働いて、別のプロジェクトへ行くこととなった。

実際は、別のプロジェクトに行っても、なかなか元気になれなかった。たぶん個人差もあるけど、ぼくは立ち直るために5ヶ月くらい必要だった。なぜかというと、以下のような思考回路に陥って、なかなか前向きな気分になれなかったから。

元気が出ない→所属しているチームが良くない→チームを変える
→元気が出ない→所属しているチームが良くない→チームを変える
→もはや会社が悪い

こういった考え方になって、会社を辞めようと思っていた。結局辞めてないけど、当時は本気で転職活動もした。今は、ネガティブに会社を辞めなくてよかったと思う。

立ち直るために試したこと

メンタル面の不調なんてはじめてで、最初はどうしたらいいかわからなかった。以下に列挙するようなことをやったが、本当によかったと思う。

カウンセリングを受ける

すごく話を聞いてくれた。元気になるためにどうすればいいか、についてもたくさんアドバイスをくれた。こんなにイイものなら、普段からいろいろと話を聞いてもらってもいいのかもしれない。特にマネジメントが主業務な人はいいかも。

ゲームで遊ぶ

ほとんどゲームで遊ぶなんてしなかったが、面白いゲームで遊ぶと夢中になって仕事のことを忘れられた。本当にPS4を買ってよかった。ちなみに、買ったゲームはテイルズオブベルセリア。シンプルな操作で敵をばんばん倒せて爽快感がある。しかもストーリーも惹き込まれる。ライトゲーマーにはイイ作品だと思う。

働き方を見つめなおす

少し元気になってくると、ストレスを貯めこみやすかった自分の働き方にも問題があったのかも、とか思っていろいろと調べはじめた。すごく心にささったのは、マリッサ・メイヤーの言葉だった。

www.bloomberg.com

人との付き合い方を見つめなおす

今後、嫌な人と一緒に仕事をしなきゃいけない場面は絶対ある。そのときに、どうその人と接すればいいのかを学んだ。

言いにくいことをハッキリ言っても好かれる人の習慣

言いにくいことをハッキリ言っても好かれる人の習慣

最後に

いろいろと試してみたことを書いてみたが、本当に助けられたのは周りの人のサポートだった。その方々に深くお礼を申し上げる。 また、同期の皆には心配をかけた。一緒にたくさん飲んでくれたし、悩みも真摯に聞いてくれた。本当に素晴らしい友達だと思う。

MNISTチュートリアルを実行するときにdateutilのバグを踏んだ

TensorflowのMNISTチュートリアルを実行しようとしたときにエラーで落ちた。 たぶん同じバグを踏む人は多いと思うので、メモがてら共有。

発生条件

どうやらチュートリアル用のMNISTサンプルをimportするときに発生しているみたい。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

自分のPython環境はAnacondaです。

$ python -V
Python 3.5.2 :: Anaconda custom (64-bit)

エラー内容

ちょっと長いので省略して書くが、以下のような内容で落ちる。

$ python main.py
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library libcurand.so locally
Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 2, in <module>
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
  File "/home/hogehoge/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist/__init__.py", line 21, in <module>
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
  File "/home/hogehoge/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py", line 29, in <module>

#省略

  File "/home/hogehoge/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/lib/python3.5/site-packages/pandas/__init__.py", line 22, in <module>
    from pandas.compat.numpy import *
  File "/home/hogehoge/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/lib/python3.5/site-packages/pandas/compat/__init__.py", line 350, in <module>
    from dateutil import parser as _date_parser
  File "/home/hogehoge/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/lib/python3.5/site-packages/dateutil/parser.py", line 158
    l.append("%s=%s" % (attr, `value`))

ググったらdateutilのバグみたい

ここに、「それはdateutilのバグだね」って書いてあった

Error when importing pandas in Python 3 · Issue #551 · hashdist/hashstack · GitHub

dateutilをアップグレードしたら直った

直し方は単純で、アップグレードしてやればよい。これで終了。

$ conda install -c conda-forge python-dateutil=2.6.0

Python Dateutil :: Anaconda Cloud

CUDAのサンプルで"cannot find -lGL"でハマった件

ちょっとハマった、というか「しょーもな」って感じのポイントなんだけど。いちおうメモしておく。

CUDAをインストールしたら、まずはsampleを動かしてみたくなるんだけど、nbodyをビルドしようとしたら以下のエラーが発生した。OSはUbuntu 14.04.5、CUDAは7.5。

$ cd /usr/local/cuda/samples/5_Simulations/nbody
$ make
>>> WARNING - libGLU.so not found, refer to CUDA Getting Started Guide for how to find and install them. <<<
>>> WARNING - libX11.so not found, refer to CUDA Getting Started Guide for how to find and install them. <<<
>>> WARNING - gl.h not found, refer to CUDA Getting Started Guide for how to find and install them. <<<
>>> WARNING - glu.h not found, refer to CUDA Getting Started Guide for how to find and install them. <<<
>>> WARNING - Xlib.h not found, refer to CUDA Getting Started Guide for how to find and install them. <<<

はーん。OpenGL関連がないのかー。
なのでapt-getで必要そうなライブラリをインストールする。

$ sudo apt-get install freeglut3-dev libglu1-mesa-dev

これでmakeし直したらいいと思ったら、「libGLなんて見つからないよ」とエラーが出てきた。

$ sudo make
"/usr/local/cuda-7.5"/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc  -m64    -ftz=true -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_52,code=compute_52 -o bodysystemcuda.o -c bodysystemcuda.cu
"/usr/local/cuda-7.5"/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc  -m64    -ftz=true -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_52,code=compute_52 -o nbody.o -c nbody.cpp
"/usr/local/cuda-7.5"/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc  -m64    -ftz=true -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_52,code=compute_52 -o render_particles.o -c render_particles.cpp
"/usr/local/cuda-7.5"/bin/nvcc -ccbin g++   -m64      -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_52,code=compute_52 -o nbody bodysystemcuda.o nbody.o render_particles.o  -L../../common/lib/linux/x86_64 -L/usr/lib/"nvidia-352" -lGL -lGLU -lX11 -lglut -lGLEW
/usr/bin/ld: cannot find -lGL
collect2: error: ld returned 1 exit status
make: *** [nbody] Error 1

いや、そんなはずはない。さっきインストールしたでしょ?
と思ってlocaleとか使って調べたら、なんか変なシンボリックリンクが貼ってあってあるだけだった。
ブログだと色がついてないからわかりにくいと思うけど、libGL.soの参照先が存在しないファイルを指定してる。
#同ディレクトリに「libGL.so.1.2.0」はない
#素のUbuntuターミナルだと赤色になっていると思う。

$ ll /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa/
total 76
drwxr-xr-x  2 root root  4096  9月 25 00:16 ./
drwxr-xr-x 95 root root 69632  9月 25 00:16 ../
-rw-r--r--  1 root root    31  7月  1 05:45 ld.so.conf
lrwxrwxrwx  1 root root    14  1月 13  2016 libGL.so -> libGL.so.1.2.0

下記の方法がよいかわかんないけど、libGLがちゃんとある場所にシンボリックリンクを指定してあげることにした。

$ cd /usr/lib
$ sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so.1.0.0 libGL.so

これでビルドしたら上手くいった。
やっぱりGPGPUと言えばこのsampleですよねー。

$ sudo make
"/usr/local/cuda-7.5"/bin/nvcc -ccbin g++   -m64      -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_52,code=compute_52 -o nbody bodysystemcuda.o nbody.o render_particles.o  -L../../common/lib/linux/x86_64 -L/usr/lib/"nvidia-352" -lGL -lGLU -lX11 -lglut -lGLEW
mkdir -p ../../bin/x86_64/linux/release
cp nbody ../../bin/x86_64/linux/release

$ ./nbody 
Run "nbody -benchmark [-numbodies=<numBodies>]" to measure performance.
    -fullscreen       (run n-body simulation in fullscreen mode)
    -fp64             (use double precision floating point values for simulation)
    -hostmem          (stores simulation data in host memory)
    -benchmark        (run benchmark to measure performance) 
    -numbodies=<N>    (number of bodies (>= 1) to run in simulation) 
    -device=<d>       (where d=0,1,2.... for the CUDA device to use)
    -numdevices=<i>   (where i=(number of CUDA devices > 0) to use for simulation)
    -compare          (compares simulation results running once on the default GPU and once on the CPU)
    -cpu              (run n-body simulation on the CPU)
    -tipsy=<file.bin> (load a tipsy model file for simulation)

NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled.

> Windowed mode
> Simulation data stored in video memory
> Single precision floating point simulation
> 1 Devices used for simulation
> Compute 5.2 CUDA device: [GeForce GTX 980 Ti]

f:id:ksakiyama134:20160925004830p:plain

LLVM3.9をインストールする

冬コミのネタなんかないかなーと思ってて、「そういえばLLVM3.9出たのかー」と思ってとりあえずインストールしてみた。ちなみにOSはUbuntu14.04を使ったよ。


LLVM Download Page
↑ここから「LLVM source code」をダウンロードしてくる。


いつも通りcmake使ってビルドするかー、と思ったら最新のcmakeが必要になってた。


$ mkdir build
$ cd build/
$ cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/llvm-3.9 ..
CMake Error at CMakeLists.txt:3 (cmake_minimum_required):
  CMake 3.4.3 or higher is required.  You are running version 2.8.12.2


-- Configuring incomplete, errors occurred!
$ cmake --version
cmake version 2.8.12.2


まぁ仕方ないのでcmakeの最新版を取得して、ビルドとインストールした。
#cmakeも今は最新が3.6.2とかなんだ。へぇ〜。

Download | CMake
↑ここから「cmake-3.6.2.tar.gz」をクリックして落とす。


$ cd cmake-3.6.2
$ ./configure
$ make -j4
$ sudo make install


割とすんなりインストールできた。で、LLVMのビルドに再チャレンジ。


$ cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/llvm-3.9 ..
-- No build type selected, default to Debug
-- The C compiler identification is GNU 4.8.4
-- The CXX compiler identification is GNU 4.8.4
-- The ASM compiler identification is GNU
-- Found assembler: /usr/bin/cc


上手くいったみたい。あとはmakeするだけ。
#なんか最後の98%くらいで「やけにChrome重いなー」と思ったら、
#メモリ使用率が13GBとかなってビビった。


$ make -j4


make終わったしあとはinstallだけだなと思ったら、HDDの容量が少なくなっててインストールできないことに気づいた!!!
たぶんinstallしたら10GBくらい使うのかな?ビルドしたディレクトリも13GBになってた。1TBのHDDに交換したら再チャレンジするか。。。


$ du -d 1 --block-size=M .
263M    ./cmake-3.6.2
13875M  ./llvm-3.9.0.src


==
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#ダイアリーの方→ksメモ