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TensorFlow Core tutorial で学んでみた(1) [Deep Learning]

TensorFlow の Getting Started With TensorFlow の最初の章、"TensorFlow Core Tutorial" で TensorFlow の基本を学んでみました。

gettingstartedwithtensorflow.png
https://www.tensorflow.org/get_started/get_started


まず最初に定数の簡単な例から。コメントが英語なのはご容赦を。

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf

# define constans 
node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0)

# execute add
sess = tf.Session()
node3 = tf.add(node1, node2)

print("node3:", node3)
print("sess.run(node3):", sess.run(node3))


こちらを実行した結果がこちらです。特に説明の必要もなさそうですね。

C:\Users\Taro\TensorFlow>python constant.py
node3: Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)
sess.run(node3): 7.0



次に、いわゆる関数を定義します。CやJavaなどと違って行列を変数として与えられることができます。これは便利ですね。

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf

# set variables a and b
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)

# define formula
adder_node = a + b

# create execution instance
sess = tf.Session()

# execute '3'+'4.5'
print(sess.run(adder_node, {a: 3, b: 4.5}))

# execute matrix operation [1, 3] + [2, 4]
print(sess.run(adder_node, {a: [1, 3], b: [2, 4]}))

# define formula
add_and_triple = adder_node * 3.0

# execute operation
print(sess.run(add_and_triple, {a: 3, b: 4.5}))

# execute matrix operation
print(sess.run(add_and_triple, {a: [1, 3], b: [2, 4]}))


こちらの実行結果がこちらです。

C:\Users\Taro\TensorFlow>python placeholder.py
7.5
[ 3.  7.]
22.5
[  9.  21.]



最後に初期値付きの変数を使ったサンプルです。少し小難しいですが差分二乗和を変数と行列でそれぞれで算出しています。reduce_sum という TensorFlow の埋め込み関数も使っています。

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf

# define variables with initial value
W = tf.Variable([0.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-0.3], dtype=tf.float32)

# define variable
x = tf.placeholder(tf.float32)

# define formula
linear_model = W * x + b

# create exection instance
sess = tf.Session()

# initialize variables
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

# execute linear_model
print(sess.run(linear_model, {x: [1, 2, 3, 4]}))

# define complex formura: 
#   squared_deltas = (W * x + b) - y) * ((W * x + b) - y )
#   loss = SUM(squared_deltas)
y = tf.placeholder(tf.float32)
squared_deltas = tf.square(linear_model - y)
loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)  # I don't know why "reduce"?

# calculate each element [1, 2, 3, 4] by squared_deltas 
print(sess.run(squared_deltas, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))

# calculate each element [1, 2, 3, 4] by loss
print(sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))

# replace values of W, b 
fixW = tf.assign(W, [-1.0])
fixb = tf.assign(b, [1.0])
sess.run([fixW, fixb]) # reflect the changes
print(sess.run(squared_deltas, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))
print(sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))


こちらを実行してみた結果がこちらです。

C:\Users\Taro\TensorFlow>python variable.py
[ 0.          0.30000001  0.60000002  0.90000004]
[ 0.          1.68999982  6.75999928  15.21000099]
23.66
[ 0.  0.  0.  0.]
0.0



ちょっと独特ですが、そんなに難しくなさそうです。次は同じ Core tutorial にある trainAPI について学習してみたいと思います。
(^^)/~




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TensorFlow をインストールしてみた! [Deep Learning]

Deep Learning を勉強するために、TensorFlow を遅ればせながらインストールしてみました。


tensorflow.jpg


Tensor Flowを動かすには、64bit版 Python が必要なのですが、前回インストールした Python は32bit 版。Pythonをインストールし直しです。バージョンが 3.6 から 3.5 になってしまいますが仕方ありません。


python3_x64.png
https://www.python.org/downloads/windows/


インストールが終わったら、環境変数にPythonへのパスを通しておきましょう。インストール場所は、Program Filesではないで注意が必要です。


%USERPROFILE%\AppData\Local\Programs\Python\Python35\
%USERPROFILE%\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Scripts\


TensorFlow をインストールするのは簡単です。コマンドプロンプトから以下のコマンドを打つだけです。私のノートパソコンはGPUのような大層なものはないので、NonGPU版をインストールします。グラフ描画用の matplotlib もインストールしておきました。


C:\User\Taro>pip3 install tensorflow
C:\User\Taro>pip3 install matplotlib



インストールされているか確認をするために動かしてみます。


C:\Users\Taro>python
Python 3.5.4 (v3.5.4:3f56838, Aug  8 2017, 02:17:05) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensofFlow')
>>> sess = tf.Session()
2017-08-29 23:51:36.686031: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensofFlow'
>>>



なんか、変なメッセージが出ましたが動いたようです。今のままだと処理速度が遅いようですね。最適化するには、環境変数におまじないを追加するだけでよさそうです。以下のプログラムでメッセージが出なくなりました。


import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensofFlow')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))


これで早くなったのかな?スクリプトが短すぎてよく分かりません。

TensorFlow を試してみるには、本家本元のこちらのサイトが一番分かりやすそうです。


Getting Started With TensorFlow
https://www.tensorflow.org/get_started/get_started


さて、環境も整ったので、Deep Learning を学習していこうかな。
(^^)/~





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迫るカッシーニのグランドフィナーレ!土星の環は1億年前に形成は本当? [ちょっと気になるトンデモ学説!]

カッシーニがいよいよ燃料切れで20年のミッションを終了します。タイタンやエンケラドスはじめ衛星の詳細な調査や、土星の不思議な現象・気象の観測など、ボイジャーやガリレオに並ぶ多くの成果をもたらしてくれた探査機でした。


CassiniGrandFinale.png


グランドフィナーレでどんな観測結果が得られるか楽しみですね。


ところで、土星の環がいつ頃できたか疑問に思ったことはないでしょうか?少し前ですがハッブルの映像解析で、土星の環はたった1憶年前に形成された、という学説が発表されていました。


Saturn's Moons and Rings May Be Younger Than the Dinosaurs
https://www.space.com/32378-saturn-rings-and-moons-younger-than-dinosaurs.html


土星の環の明るさから考えると、1億年くらい前が妥当という説です。この学説を聞いたときに、”1憶年以上前とはいえ、輪のない土星なんて土星じゃねーよ。”と、ちょっとがっかりしたものでした。

が、我らがカッシーニが土星の環の詳細な観測をしたところ、どうも誕生時点から土星に環があったらしいということが裏付けられそうです。


saturns_ring.jpg
土星は、生まれたときから「リングの惑星」?
https://www.astroarts.co.jp/news/2007/12/18saturn_ring/index-j.shtml


百聞は一見にしかず。この論争に決着がつくのもそう遠くなさそうですね。

カッシーニの最後のミッションで、土星の大気から見える環の映像が送られてきたら最高なのですが、大気への突入でそれどころじゃないかな。どんな形の最後であれ、20年間夢をありがとう。

しかし、カッシーニも20年かぁ。オレも年取るわけだ…。
(´・ω・`)





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Xperia A2 ついに文鎮化!?(4コマ漫画) [4コマ漫画]

バッテリーを変えるというカンフル剤を打ちながら使い続けているXperia A2。先日、USBを挿していても全く充電せず、そのままバッテリー切れでウンスンとなってしまいました。


DSC04726.JPG


やはり無理して開腹手術を続けていたので、電源まわりが壊れたのかなぁ。と思ったのですが・・・。


Xperia文鎮化?.png


なんと、クレイドルに置くと充電を開始!USBコネクタがオシャカになってしまったようです。Edyの残高があったので、復活したのはうれしいのですが、使いにくい。そろそろ買い替え時かなぁ。

しばらく会社にもクレイドルをもっていく必要がありそうです。(´・ω・`)





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物書きも楽じゃない・・・(´・ω・`) [4コマ漫画]

技術記事を会社のサークルのつながりで書かせてもらうことになったのは2か月前。すんなり終わると思ったのですが、甘かった。技術進化が早い分野の物書きは、楽な仕事じゃないですね。身をもって知りました。
(´・ω・`)


article.png


記事の提供は、はじめてではないのですが、書店に並ぶ一般紙向けに書くのははじめてです。仕上がりがどのようになるのか楽しみです。
ヾ(o´∀`o)ノ






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夏休みの仕事で新たな才能を発見!?( ̄ー ̄) [徒然日記]

10日間の夏休みだったのですが、驚くほど仕事をしていました。夏休みにこんなに仕事したのは初めてです。実は仕事&プライベートでいくつか寄稿記事の執筆と、メディア執筆記事の出稿前チェックを依頼されていたのです。


computer_stare_in_summer.png


夏休み前には、こんなにこなせるかなという量でしたが、今のところ、全て締切通り。我ながらエライ!エンジニアリングな仕事ではないですが、こんな仕事も私に合ってるみたいです。

ともあれ、あと残り一件、片付けないと。あと一日がんばるかー。
( ー`дー´)キリッ





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常温核融合は本当だった? [ちょっと気になるトンデモ学説!]

90年代初頭、常温核融合フィーバーというのがありました。米国の大学で重水を満たした試験管に電極を入れ電流を流したところ、投入熱量よりも多くの熱量が得られ、また同時に、中性子、ガンマ線等が検出され、これが核融合によるものと発表したのがキッカケです。


ColdFusion.jpg


当時、核融合というと大がかりな装置で21世紀半ばでないと実現できないというのが常識だったので、この発表に世界中が沸き立ち、追試が行われました。しかし、核融合を示すデータが得られず、常温核融合はSTAP細胞と同じように、トンデモ科学扱いをされていきます。


だが、しかーし!そんな中でも地道に研究を続けているところがありました。しかも、最初の成果をあげたのは日本の東北大学!確実な再現方法を見出し、米国特許も取得したようです。すごい!


米で特許 再現成功で「常温核融合」、再評価が加速
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO06252800Z10C16A8000000/
ColdFusionByTohokuUniv.png


この分野で技術をリードしているのが、なんと日本とイタリアだそうです。数十年もすれば家庭向けの核融合炉が現実のものになるかもしれませんね。
(^_^)/~





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神奈川県の大山に行ってきた! [徒然日記]

カミさんが、仕事の合間に気分転換をしたいというので、ドライブに連れて行きました。毎年恒例の座間のひまわり畑に連れて行こうと思ったのですが、ものすごい渋滞。ということで急きょ予定を変更して伊勢原の大山に行ってきました。


DSC_0919.JPG


実は大山には幼少の頃に行ったきりなので、数十年ぶり。やはりマイナーな景勝地なのか、まったく混雑しておらず、ゆったりと観光ができました。


DSC_0926.JPG


ちょっとはずれには千と千尋に出てきそうな神社があったり。写真は撮り損ねたのですが、鹿とも遭遇することができました。


DSC_0924.JPG


せっかくなので美味しいものを食べようということで大山名物の豆腐料理を「小川家」というお店で食べてきました。3000円のコースなのですが、味付けが上品で夫婦ともども大満足。


DSC_0938.JPG


帰りには、大山特産のきゃらぶきを買って帰りました。ごはんが進むので大好きなんですよねー。お茶漬けにしてもよし、おにぎりにしてもよし。


DSC_0941.JPG


少し車で下ったところに酒屋があったので、ちょっと覗いてみました。地ビールがあったのでせっかくなので買って帰りました。少しフルーティな香りのするビールでした。


DSC_0943.JPG


日帰りドライブでしたが、ちょっとした旅行気分が味わえました。リフレッシュしたし頑張るか!
(`・ω・´)





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久しぶりに作曲してみた! [ボーカロイドや音楽もろもろ]

せっかくの夏休みなので、仕事ばかりでなく自分の好きなことをしようということで、気分転換を兼ねて久しぶりにDAWを使って作曲してみました。といっても昔作った短い曲の焼き直しなのですが。





最近、ミサイルやらなんやら物騒な世の中なので、そんな世相を少し反映した曲を作ってみました。もう少しアナログっぽい曲にしたかったのですが、よい音源が見つからず断念。

久しぶりにACID Music Studio を使ったのですが、ユーザーインターフェースが直感的で、簡単に曲が作れちゃうことに改めて感心。これで音源の検索機能が強化されれば完璧なんですが。

さて、明日は少し仕事するかなぁ。
(´・ω・`)






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明日から夏休みー! [徒然日記]

ようやく待ちに待った夏休み!今年はカミさんが仕事が忙しく、息子はすでに部活と塾に忙しく、どこにも行く予定はないのですが、でも嬉しいものです。


DSC01345.jpg


しかも今年は20日まで休みとっちゃいました!この状況で、来週一杯休みをとると言い放った勇気ある自分をほめたい!


ただただ休む.png
http://jigokuno.com/


実は、今日の昼間まで明日が休みだということに気づきませんでした。打ち合わせを設定しようとしたら、相手から”休みっすよ”という返事。道理でスケジュールスカスカな訳だ!

やばい完全なる社畜と化している。ということで、この10日間で脱社畜化目指します!
(`・ω・´)






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