ウィリアムのいたずらの開発日記

ウィリアムのいたずらが、コンピューター関係について、思ったことを好き勝手に書いているブログです。

情報デザインを意識したスライド作成入門

2018-06-12 09:23:58 | Weblog
入門したいのでURLをメモ(まだ入門していない)

http://home.riise.hiroshima-u.ac.jp/~ten/slide20180125web.pdf

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AlexNetのファインチューニング

2018-06-11 00:17:21 | BigData
大変だったので、メモ





■前提
・anacondaが入っているとする
・TensorFlowは1.5.0が入っているとする





■ダウンロード

Finetune AlexNet with Tensorflow
https://github.com/kratzert/finetune_alexnet_with_tensorflow

のClone or Downloadをクリックしてmダウンロード





■サンプル実行

解凍して出てきたファイル

validate_alexnet_on_imagenet.ipynb

を、Jupyter notebookで開き、実行する





■花を分類する。

〇サンプルデータ(お花のデータ)は、

17 Category Flower
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/

の「Dataset images」

〇学習済みパラメータ(ファインチューニングは、もともと学習済みがある程度あり、
 それの精度を上げる方法)は、上記のサイトの

All you need are the pretrained weights, which you can find here or convert yourself from the caffe library using caffe-to-tensorflow.

のhereにある。以下のところ

http://www.cs.toronto.edu/~guerzhoy/tf_alexnet/

Dataset images から落としてくる

〇ほかにトレーニングデータと、推論するもののデータが必要

ファイル名 分類番号

の順に書く。こんなかんじ(jpgファイルは、上記のサンプルデータ)

./flowers/image_0001.jpg 0
./flowers/image_0002.jpg 0
./flowers/image_0003.jpg 0
./flowers/image_0004.jpg 0

(中略)

./flowers/image_1340.jpg 16
./flowers/image_1341.jpg 16
./flowers/image_1342.jpg 16
./flowers/image_1343.jpg 16
./flowers/image_1344.jpg 16

以下、トレーニングデータをtrain.txt、
推論する対象データをval.txtに入れたものとして
話を進める



filewriter_path = "./tensorboard"
checkpoint_path = "./checkpoints"

■修正箇所

これでfinetune.pyをpythonで実行すればいいが、その前に、
finetune.pyに以下の修正を行う(太字が修正箇所)

train_file = './train.txt'
val_file = './val.txt'

finetune.pyに、上記train.txt,val.txtを置いた場合

learning_rate = 0.0002

これくらいにしないと、後でエラーになる

num_classes = 17

上記イメージは17種ある

filewriter_path = "./tensorboard"
checkpoint_path = "./checkpoints"

チェックポイントをローカルに置く場合




■実行

anacondaで、プロンプトを出して

python finetune.py

を実行する。




■トラブルシューティング

〇ファイルが読めない
 パスのどこかに日本語がある(ファイル名、パス名に日本語をつかっている)
 パスは英語になるようにする

〇from datagenerator import ImageDataGeneratorでエラー
こんなかんじ

Tensorflowのバージョンが高すぎる。1.5.0とかに落とす

pip install tensorflow==1.5.0

〇2エポック目でNaNがどうとかこうとかのエラー
 学習率が大きすぎる。上述のように
learning_rate = 0.0002
にする。



【参考】
Finetuning AlexNet with TensorFlow
https://kratzert.github.io/2017/02/24/finetuning-alexnet-with-tensorflow.html

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みずほ、どうなるんでしょうね?

2018-06-10 01:55:18 | Weblog
結果は月曜日・・・(^^;)

あの2ちゃんのスレは、こんなふうになっていた・・・

【アメ】みずほ銀行次期システム開発を見守るスレ58【フト】
http://matsuri.5ch.net/test/read.cgi/infosys/1526637101


こんなのも・・・

みずほ銀行の基幹システム、9日夜に移行開始。多くのシステムエンジニアが眠れない夜を迎えることに…
http://hayabusa9.5ch.net/test/read.cgi/news/1528498367/

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GPU クラウド(nvidiaの)

2018-06-08 09:25:20 | ネットワーク
ディープラーニングのパワーをあなたのデータに導入する

んだそうな・・・

GPU クラウドコンピューティング
https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/gpu-cloud-computing/



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Pythonで、word2Vecするには

2018-06-07 09:37:01 | Weblog
とりあえず、いまのところまで、メモ

1.AnacondaでPythonインストール
2.形態素解析 janomeのインストール
3.word2vecしてくれるgensimのインストール
4.Jupyter Notebookを立ち上げて、
5.上記をインポート

import codecs
from janome.tokenizer import Tokenizer
from gensim.models import word2vec

後の続きは、気が向いたとき、書く


参考
gensim Tutorials
https://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html

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