Pythonのお勉強 Part56
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pythonはos.pathあるし別osへのデプロイも簡単だと思うけど 日本ではということは海外では違うということですね。やめておきます。ありがとうございました。 >>462 何が起きるか判ってない段階ならデプロイする鯖と同じOSや環境にした方が良い 判ってたらクロス開発もあり >>465 またガラケーみたいに将来ガラパゴス化しそうなんですが 将来じゃなく既にそうなってるぞrails以外。 昨今新しくweb始める人にとってはrailsのスクリプティングエンジンという認識。 まぁ、それでいいと思う。 1995 – オーストラリアがモヒカン刈りの戦士とティナ・ターナーの疾走する砂漠になるという漠然とした啓示の実現を回避するため、ユキヒロ・“Mad Matz”・マツモトがRubyを作る。 この言語は後に本当の作者であるデビッド・ハイネマイヤ・ハンソン(DHH)によりRuby on Railsと改名された。 [MatzがRubyという言語を作ったというくだりは間違いだから次に改訂するときに取った方がいいよ – DHH] こんにちは 年始より勉強を始めたプログラム歴3ヶ月の初学者です。 スレ違いでしたら申し訳ありませんがお知恵を拝借出来ないでしょうか。 機械学習で物体の検出と分類を目標としているのですが行き詰まっております。 独学でなんとかcnnの実装opencvによる撮影、分類までは漕ぎ着けたのですが検出がサッパリという状況です。 mlp画像認識を片手に悩んでいるのですが、理論はなんとなく分かっても実装がうまく出来ません。cocoなどを覗いて唸っております。 pythonで物体検出を実装するにあたり参考になるhpや書籍等あれば教授いただけないでしょうか? よろしくお願い致します。 MLPは数式ばかりなので 初学者は「ゼロから作るDeep Learning」を読むべし 473さん、ご回答ありがとうございます。 説明不足でも申し訳ありません。実は「ゼロから作るDeep Learning」は既に購入しております。 学習過程で使用した書籍を記載させていただきます。正直これらもなんとか読んだ状態です。 Python言語によるプログラミングイントロダクション 入門 Python 3 ゼロから作るDeep Learning MLP深層学習 MLP画像認識 ゼロから作るDeep Learningは一月ほどかけてすべてのプログラムを走らせなんとか概要が分かるようになりました。 RasPiいじりから入りAnacondaに移行してpytorchの導入して取り組んでおります。 FastAIやQiitaを参考にしながらMNIST, cifar-10, catsdogsをチュートリアルのサンプルコードと自前コードでそれぞれ作成しました。 webカメラから画像を収集するためにopencvの障りを調べて撮影→キャプチャ 事前学習させた重みをdictから読ませて分類するところまではこぎつけました。 撮影画像から特定の物体だけを抽出するために検出に取り掛かったのですが R-CNNやらFaster-R-CNN,yolo,SSDと盛りだくさんでハードルが高かったので基礎から読み返してます。 MLPの画像認識でバウンディングボックスの仕組みを分かった気でいたものの実装となるとさっぱりでした。 素人なもので、OPENCVや画像処理関係を適当に手を出してる状態です。 >>462 別に簡単だよ 基準はわからないが Django使ってればビジネスロジック書くだけだし >>476 初めて拝読しました。こういった資料を探しておりましたので大変助かりました。 概要の解説もあり分かりやすいですし、何より日本語だと読みやすくて有難いです。 手元に専用のPCがないので後ほど実際に実装してみてanchorによるconfidence選定の仕組みを理解したいと思います。 御助力ありがとうございました。 >>474 プログラム歴3ヶ月でそのレベルはすごいな プログラ厶歴5年()だけどコピペグラマーだから機械学習なんて全然分からん マには ドメイン、業務や機械学習などの知識 実装、pythonなどの言語やライブラリなどの知識 プラットフォーム、LinuxなどのOSやミドルウェアの知識 が必要だから 仕事だと分担したりするけど趣味だと全部1人だし ミドルウェアやライブラリがやってくれる部分はあるけど選ばないとだし >>478 ありがとうございます。そういっていただけると励みになります。 pythonはIDEが素晴らしくAnacondaがあればパッケージ管理も楽ですし jupyterを使えば初めてでもエラーが分かりやすくて助かりました。 自分では楽しんで勉強してますが、始めたきっかけがAIでなんかしろいう上層部の声です。 プログラミングできる方もおらず、多少話ができるのがネットワーク保守の方くらいという環境です。 AIを未来から来たターミネーターと思っている方々にどう納得させるか頭が痛いです。 いまのところ機械学習で突っ走ってきましたが、他は最低限ですっ飛ばしましたので恐らく皆さんが基本とするところに抜けが多いと思います。 とはいえ、HPで見かけるpythonを対象としたプログラミングスクールも金額がべらぼうに高く受ける気になれないので悩ましいところです コーディングについても初めに「Unixという考え方」、PEP8に目を通してそれっぽく書いているので正しいのかどうかも自信がありません。 以下の点には自分なりに気を付けていますが、もし他にやっておいた方が良い点ありましたらアドバイスいただけると有難いです。 ・1つの関数に1つの仕事 ・値を要求する関数は特別な理由がない限り値は直打ちしない ・効率より汎用性を意識する ・リストはなるべく一括管理 >>481 ・手段と目的をごっちゃにしない これが一番大事 目的目線でいうと、今時典型的な画像認識なんか出来合いのパッケージやサービス使えば一瞬でできるよ おちんぽっぽ と 脳内を気持ちよくする為にだけ始めた。 俺は手段と目的を間違えたのか? >>481 素人しかいない環境でAIでなんかしろって無茶苦茶だな。ある意味自由で楽しそうだけど。 普通はそう言うだろ 玄人が揃っているなら、いちいち言う必要ないもの 遊ばせてくれるんだから有難いじゃないか >>485 俺のところでも新規事業なんかは社内の素人連中で何とかしろだよ ただ、道なきところに道を作ることができそうな優秀で根性がある連中がやることになるが。 俺みたいなゆとりでヘタレでは務まらん たしかに>481は優秀そうで熱心そうではあるな。会社で遊ばせてくれるのは羨ましい。 新しいことやりたいわ。 まあ既存のシステムを自動化したりも楽しかったりはするが。 皆さん、ご助言ありがとうございます。 >>482 手段と目的をごっちゃにしない 確かにこだわり出すとやっちゃいがちでしたので気を付けます。 >>483 コレは本当にご指摘の通りです。 画像認識についても調べましたが既存で素晴らしいものは多々ありますよね。 いくら頑張ったところで最後にハードウェアの処理とカメラの性能、照明がネックになるので買った方が安上がりだと思います。 商用プログラム一人で組めるなら、その道にいくべきじゃないかと… >>484 私のモチベーションも良くわからなかった機械学習が出来てる!って自己満足なのでお仲間です >>485 本業が下期に固まってるせいで上期は余裕があるので自由に勉強出来るのは楽しいですね。 >>486 、488 ほんと、お二人の言う通りなんですよね。 部所長が叩き上げで、とりあえず技術検討はやってみるコスパに見合うならやるスタンスなので助かってます。 お上がどうあれ勉強できる時間が出来たと思えば儲けものかなと。 製造系の設備側なので落としどころとしてはIoT化も含めて現場データを自動収集してメリットとれれば御の字というところです。 >>487 やはりどこも同じなんですね。 幸い、hotな話題なので色々な資料が溢れていて助かりました。 これがニッチな技術だったら到底無理でしたので運が良かったです。 スレがハイジャックされました。 ここは>>474 のためのスレです。 昔2で書いたスクリプトを3で動かしたら 標準入出力で 久々にUnicodeEncodeErrorにイラつく io.TextIOWrapper以外にスマートな解決って なんかありますか? 辞書で複数の値を同時に取得することはできますか? ■現在使っている方法 for key, val in my_dict.items(): if key == 'key1' or key == 'key2': vals.append(val) ■こんな感じでシンプルに書きたい vals = my_dict["key1","key2"] 辞書を全部舐めるのは効率悪いね keys=["key1", "key2"] vals = [my_dict(key) for key in keys] あるいは vals=[my_dict["key1"], my_dict["ker2"] ] タイプミスしました ker2 -> key2 です >>499 そうなるよな。 複数の不特定のkeyのvalueが欲しいならループでやる上 複数の決まったkeyのvalueが欲しいなら羅列でやる下 を使うl感じになるよな。 >>498 なら下だろうが pandas.DataFrameなら df[['hoge', 'hage']]とかできたはず Python を使ってcadのレイヤー分けを自動化することは可能でしょうか? 色々型違いのデータ入れるし、キーがラベルだからnp配列じゃなくて三重ネスト辞書で三次元配列を実装した そしてお馴染みの参照問題でハマった リストについては公式FAQで上に書いてるから覚えてて気を付けてたけど あまり使わない辞書となると飛んでしまった deepcopy関数かわざわざ用意されてるcopyメソッド使おうね!!!(自分への戒め) リストはl[:]という分かりやすいイディオムがあるが、イディオム丸暗記だとこうなる >>503 pythonでレイヤーの移動はできるけど、自動化はなんとも言えない 自動化の条件を式で表現できるかどうか Recognizing hand-written digits 画像ファイルを読み込んで結果だけ取得したい。 どの様なコードになりますか? この場合は、421です。 http://fast-uploader.com/file/7079423736170/ 本当に5茶は低能しか集まらないな。 1+1 した 即答できねぇのかよwww windowsのjupyter notebookのショートカットのリンク先を書き換えて元に戻せなくなった。 anacondaを再インストールするしかないなかな? Jupyter Notebookショートカットのリンク先から末尾の%USERPROFILE%を削除する 俺は、なんて素晴らしい回答したんだなwwww うひょおおおおおおーーーーーーwww 暇過ぎwww スクレイピングを禁止してるサイトからダウンロード どうしたら いいですかーーー?(大声) http://moeimg.net/ このサイトから根こそぎエロ画像持って来たインですけどぉおおおおお どぉうぇえぇええええwww >518 Amazon Mechanical Turk を使う 遊園地って中の人が3人くらいいるのか? 何かおかしい ワンライナーもといnp.array職人に近づいてきた 1Darrayと次元一つがshape 1の2Darrayの区別がしっかりすると面白いように書ける このコードでぇええ エラーーーがでちゃぅうぅlwwwんぐぅうっぅww https://ideone.com/mCLQqj 俺は可笑しくない。普通 ただ、人間を捌くのも靴を履くのも同じ作業として扱える。 日経ソフトウェアが別冊付録付きでpython機械学習特集になっとった >>523 縦と横の行列というかベクトル方向の区別もつくともっと面白くなる あいおーてぃーとかパイソンとかつけとけばとりあえず最近の技術系雑誌は売れるらしいぞ 新電気も無理やりワードねじ込んでて笑った np.apply_along_axis とか使いこなせるようになるともっと面白くなる tensorflow が import できん。 ネットで探したらGPU版の tensorflow の話ばかり。 GPU版はCUDAとcuDNNがないとエラーになるという話題ばかり。 自分はCPU版なのでそんなものは必要ない。 念のためにCUDAもcuDNNもインストールしたけどやはり無関係だった。 winかmacかlinux、公式PythonかAnacondaか、 インストール周りのトラブルは自分の環境書かないとアドバイスしようがないよ 自分はWindowsだけど、tensorflow(cpu/gpuどちらでも)使う人は Anaconda環境でもconda使わずにpipでインストールした方がハマリが少ない様な気がする TFの英語公式サイトにもそう書いてあるから、当然目は通しているだろうけど >>535 スマホで書くと詳細は忘れがちになる。 それとWindowsを使っている人は他OSの存在を気にしていないことが多い。 もうtensorflow.jsでいいわ。環境依存のインストールめんどくさい。 ブラウザ経由になるけどGPU使えるし。 んじゃ自分の復唱用に誤字脱字だらけで記憶呼び起こしたの張っとくんで役に立たせるかスルーするかしてください 当方MBA はいしえら アナコンダ楽よ 生態系っすからね でもPython自身の挙動も公式配布Pythonと少し違うので、なんか変?って思ったら取り敢えず公式で起動するってのは覚えといてね アナコンダバンドルPythonで動かないパッケージがある 例えばMacではPygameなど、おそらくSDLを使うパッケではキー入力が大食いアナコンダPythonのコンソールに吸われて操作不能 流石にIDLEは大丈夫だけど、新しくでたTkinterのダイアログがフォアグラウンドに来なかったりテキストボックス入力が時々インアクティブになったりGUI周りが怪しい傾向あり そういうときは公式Python入れましょう 近いバージョン2つあると紛らわしいのは分かるけど 取り敢えずしてみても損はないこと which python で今Pythonの名前を持ってるインタプリタを探す 起動してアナコンダ表示があるか確かめる(多分アナコンダ版は後入れでも先入れでもPythonをアナコン版のエイリアスにする 自己主張強い) 次に公式Pythonを探す、anaconda3フォルダ以外に入ってるPython奴がそれ 開いてアナコンダの文字が無く、最新版なことを確認 使ってるシェルによるけど、一番人気のBASHならホームディレクトリに隠し設定ファイル.bash_profileがあるから、エディタで開いて alias 公式Pythonの新しい呼び出し名="公式Pythonのパス" と書くと付けた名前で正式なPythonを呼べる。後にソース.pyを入力すれば実行 アナコンダPythonの膨大なパッケージは正式Pythonのフォルダに入ってないから、アナコンダのパッケージ使いたければアナコンのパッケージ置き場所を公式Pythonにも教えましょう パス追加、大体こんなかんじ PYTHONPATH="〜/アナコン3〜/site-packages" export PYTHONPATH これで正式Pythonからもアナコンで入れた機能が使える あともしMacなら第三のMacバンドル版Python2があるかも、でも古いし、Macのシステムが使う用なんでアップデートしたり変に弄るとまずいので触らない 開くくらいは構わないのでバージョン確認、古かったらそれ してみて損は無い、ってのは、今までのアナコンPythonはPythonと打てば出てくるからです アナコンには手を触れてません 起動出来なくなるとかは起こり得ませんのでご安心を そんなややこしい事を、自分でせずに、 virtualenv(venv) を使えば? >>535 >>536 Windows 7 (64bit) + Anaconda 5.1.0 (64bit) です。 今日はこんな手順でやってみました。 Anaconda をアンインストールしてから再インストール。 Anaconda Prompt を管理者権限で起動して、以下のコマンドでAnaconda環境を更新。 > conda update conda > conda update --all 次はtensorflowの公式ページを参考にして https://www.tensorflow.org/install/install_windows > conda create -n tensorflow-cpu pip python=3.6 > activate tensorflow-cpu > pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow そして、Anaconda Navigator を起動して、Applicaton on を tensorflow-cpu に切り替えてから jupyter notebook を起動して import tensorflow を実行するとエラーが大量に出るだけでインポートできず。 tensorflowの公式ページに "The Anaconda installation is community supported, not officially supported." と書かれているからAnacondaと相性が悪い? しかし、「Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書」(http://amzn.asia/68X4TvR )という本によると Anacondaで動作するって書かれているんだよなあ。 タヒにたい。 Google Colaboratoryを使えば。GPUが使えてNVIDIA K80だそあな 素人向けディストリビューションなのに 一度トラブると素人には解決不可能というエスプリの利いたジョーク そう。彼は飲み込んでしまったのさ。 無知と言う果実を……。 WINじゃなくて、MAC使ってたら大爆笑だったのになw >>544 自己解決した。 pip でインストールした tensorflow と関連モジュールをアンインストールしてから、Anaconda Navigator の Environments を使ってインストールすると、tensorflow がインポートできるようになった。 公式ページを初めとして、pipを使うべきだという意見に騙された。 >>551 おつ そういえば 自分の遺書に 「あなこんだにはconda」ってかいてあったなぁ うちのぱそこんはテンフロうごいてる Anacondaのリファレンスには一般論としてpipでなくcondaを使えって書いてあるが 彼とpip勢は一体何がしたかったのか generallyじゃねえや firstだった Pip packages do not have all the features of conda packages, and we recommend first trying to install any package with conda. If the package is unavailable through conda, try installing it with pip. >>556 そりゃ、tensorflowの公式リファレンス>Anacondaのリファレンスと誰もが考えるだろ。 マヌケはお前だ。 その大半のサイトってのはリファレンス文書よりも信用度高いんですかねえ QiitaとかいうWebゴミ箱が提示されておるようですがあw 傑作だわ >>555 >>544 は初心者で、そして、このスレに居る俺らは低脳 初心者と低脳ならこんなもんだろ。 >>558 少なくともtensorflowの公式リファレンスの信用度を低く見る奴はいないだろ。 そして、大半の解説サイトで同じことが書いてある。 そうなると、>>544 が騙されるのも仕方がない。 超初心者用にも書いたけど、Anacondaを使ってトラブルに遭ってる奴ってスゲェ面白いわ モンティパイソンとかMrビーンとかシンプソンズより面白い 次seasonも期待してるからヨロシクな >>559 だな。 >>561 中途半端に知識があるとハマりやすいのでは? GUI環境を信用しない人も多いし、そういう人はCUIがあるのに気がつくとCUIを使ってしまう。 みんなのPythonの最新版はAnacondaを勧めてるんだよなあ 余計なことしなくていいのに tensorflowは低層APIしかなくて、一番実装難易度が高いフレームワークなんだけどなぁ 上位ラッパーのTFLearnかKerasにした方が楽だと思うんだけど ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
read.cgi ver 07.5.1 2024/04/28 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる