2017/09/27

MacBook Airにubuntuをセットアップする(1)

　2年前にMacBook Air(11-inch, Early 2014)のSSDを入れ替えた際に使用しなくなった古いSSD(東芝製TS0128F)を有効活用できないものか考えていました。USB接続して、高速な外部メディアとして使おうかなと思いつつ、OWC製のSSDケース、Envoy for MBA SSD 2012を購入しました。
　これが悲劇の始まりでした。仕様を十分確認できていませんでした。
接続したい東芝製SSD TS0128Fのピン数と、購入したケースのアダプタのピン数が異なり、使えませんでした。あ〜ぁ、やってしもうた・・・。がっくり・・。

　MacBook Airのモデルによって、SSDのピン数、形状が異なっていました。詳細はこのサイトに書かれてあります。それにしてもAppleさん、仕様変わりすぎやで・・。

　いつもの長い前置きはともかく、いろいろ試行錯誤した結果、購入したケースを使わずにそのまま飾っておくのも情けないので、このケースに合うSSDを購入しました。痛い出費です・・。利用したかった東芝製SSD TS0128Fは、今まで通り、MacBook AirのSSDが故障した時に備えて予備用保管です。

　届いたOWC製SSDをOWC製ケースに装着です。今度は問題なく接続できました。USB接続して、デバイス認識もOKでした。まずは一安心です。
　
　何に利用しようかな？と考えている中で、以前、BootCampで稼働していたWindows10が自動Updateの際にご臨終になったことを思い出しました。外付けSSDでリベンジしようと、ネットで情報を探していたのですが、うまく行くような記事はありませんでした。結局、この新SSDにubuntuを入れることにしました。
　ubuntuは、最近、Windows10マシンでDockerを用いて仮想環境で使い始めましたが(ブログでまた紹介します)、実環境も欲しくなりました。
　実環境をセットアップするまで結構苦労しました。次回はその流れをお話します。

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• カテゴリ : Mac

2017/09/23

高野山を旅する

　先週末(9/15、16)、奥さんと高野山を旅行しました。高野山は最近心を引かれていた場所でした。日帰りで行ける所でなかったので、宿坊に泊まってゆっくりと「命の洗濯」をすることにしました。奥さんも夏休みの子供の塾の送り迎えなどでお疲れ気味だったので、誘って一緒に行くことにしました。子供たちは家でお留守番です。
　タイムリーにNHKのブラタモリで高野山の特集(3週連続　9/9、9/16、9/23)をやっていますね。1回目の放送を見て、興味を膨らませての訪問でした。

　JRで新大阪まで出て、御堂筋線でなんば、それから南海高野線の特急「こうや」に乗って極楽橋まで行きました。極楽橋からはケーブルカーで高野山終点まで。自宅を出て、片道約4時間の道のりでした。橋本から極楽橋間の車窓は大変いいですね。箱根の山岳列車を彷彿とさせます。天気も良く、山々の緑が心地よかったです。快適な旅でした。
　高野山駅からはバスに乗って移動しました。南海難波駅で「高野山・世界遺産きっぷ」を購入していたので、バスは2日間乗り放題です。拝観料の割引券付きでなかなかお得でした。

　まず、高野山の入り口である「大門」を見学して、その後「奥の院」へ。「奥の院」の神々しさは言葉に言い表せません。長い参道をひたすら無数のお墓の中を進みました。別世界の感じです。「御廟」をお参りした後、バスで「壇上伽藍」へ向かいました。

「中門」を入り、「壇上伽藍」内を見学しました。「奥の院」とは異なる雰囲気で、華やかさを感じました。比叡山延暦寺も以前行ったことがありますが、より華やかな感じがしました。「金堂」と「根本大塔」は屋内も見学しました。伽藍内をそのまま歩いて、ブラタモリで言っていた「町石」も確認しました。
　見学を終え、早めに宿坊に入りました。お世話になったのは、壇上伽藍の近くの日本三不動のひとつ「赤不動」として知られる「明王院」です。お庭も大変立派な部屋で1泊しました。夕食の精進料理も大変美味しくいただきました。大変健康的です。写真の料理の他に、天ぷらとお汁が出てきて、お腹いっぱいになりました。
　翌日は朝から小雨が降っていました。台風が近づいていた影響でした。観光を前日にしておいて正解でした。朝のお勤めと住職さんのお話を聞きました。大変、貴重な体験です。お勤め後、朝食を取り、宿坊を出ました。「霊宝館」を見学した後に、帰宅の途につきました。
　日々の生活から離れて、別世界で心安らかに大変良い「命の洗濯」になりました。

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• カテゴリ : つれづれなるままに

2017/09/21

Chainer-goghで遊ぶ(1)

　書店で立ち読みした本の中で「Chainer-gogh」の記事を見ました。画風をAIで学習し、入力画像をその画風にしてしまうソフトです。以前、ネットか？どこかで見たことはあったのですが、立ち読み本曰く、「簡単にできる」旨が書かれてありました。そこで、早速、帰宅後、試してみました。

　・・・というものの、初めはエラーが出て全く動かなくて難儀しました。初めはRaspberry Piで動かそうとして動かず、その後、MacBook Airで動かそうとして、これまた動かず・・・。しばらくネットで情報を探し回っていました。

　結局、RaspiやMacにインストールされていたPythonとChainerのVersionが最新版で動かなかったことが分かりました。古い？(2015年)ソフトだったんですね。おかげさま？で、Raspiにcaffeを入れる始末です(これまた苦労しましたが・・)。このあたりの話は日を改めて・・。

実行手順は以下の通りです。
1. PythonとChainerの環境を作る。
　最新版の環境で動かなかったので、PythonはVer.2.7を、ChainerはVer.1.5.1を使いました。以下、MacBook Airでの操作です。まず、AnacondaにPython2.7の環境を作りました。

conda create -n py27 python=2.7 anaconda

　その環境に入って

source activate py27

　Chainer 1.5.1をインストールします。

pip install chainer=="1.5.1"

2. Chainer-goghをセットアップする。
　このサイトからプログラムやサンプル画像をダウンロードしました。ダウンロードは、

git clone アドレス

で行いました。アドレスは、githubのページの➀Clone or downloadを押し、表示されたウィンドウの➁アイコンをクリックすることでコピーでき、ターミナルのコマンドラインにペーストします。　また、caffemodelなるもの(nin_imagenet.caffemodel)をこのサイトからダウンロードし、Chainer-goghのソースコードのあるフォルダ内に置きます。これで準備完了です。

3. 実行する。
入力画像(input.png)とスタイルファイル(style.png)をソースコードのあるフォルダにセットし、以下のコマンドを実行すると、「output.pngフォルダ」に経過画像が逐次作成されます。100枚の経過画像作成され、プログラムは終了します。

python chainer-gogh.py -i input.png -s style.png -o output.png -g -1

　Chainer-goghの入力サンプル画像は猫なんですが、私は犬派なのでお気に入りの「豆助」に登場してもらいました。　スタイル画像は、ゴッホ、ルノアールと東山魁夷さんのものを使わせていただきました。　作成された100枚の経過画像を時系列にgifファイル化しました。ブログの画像容量制限で小さい画像になってしまいましたが、変化の様子が良く分かります。
　実行時間は、3枚ともに90分程度でした。1枚当たり54秒の速度です。MacBook Airのハードは、CPU : 1.4GHz Dual-Core Intel Core-i5、Graphics : Intel HD Graphics 5000を搭載しています。実行時のCPUもフル稼働していることが分かります。　ちなみに、Raspberry Pi 2 Model Bでも実行してみました。悲しいことに1枚当たり1時間(3,600秒)でした。最後まで根性で動かそうと思いましたが、不覚にも誤って電源を抜いてしまい、77枚目でご臨終でした。3日間＋α動かしていました(無駄ですね・・)。RaspiのハードはCPU : ARM Cortex-A7 Quad-core 900MHzでコアが4つあるのですが、タスクマネージャの結果からフル稼働はしていないようです。　ハードの良し悪しも非常に重要であることが良く分かりました。次回は、冒頭にお話した、うまく行かなかった苦労話をしたいと思います。

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• カテゴリ : データ解析

2017/09/03

Visual Studio 2017でPythonを使う(2)

　前回の続きです。今回は、Visual Studio 2017(VS2017)を使って、Python(Numpy)で簡単な行列を表示させるプログラムを作成しました。

　余談ですが、使っているパソコンには、以前Anacondaをインストールしていたので、Pythonの環境はあったのですが、前回、VS InstallerでPythonをインストールした際に、Python(Anaconda)の環境が重複してできてしまいました。結局、以前作成した環境はアンインストールしました。

　VS2017上で、Pythonのパッケージを使う場合、以下に述べる環境設定が必要でした。その備忘録です。

　新規プロジェクトで作成したNumpyのテストプログラムについて、ソリューションエクスプローラでPython環境を確認するとデフォルトで「Python 3.6(64bit)(グローバルデフォルト)」が設定されていました。　新しい個人の実行環境を作成するために、VS2017のメニューバーから、➀表示、➁その他ウィンドウ、➂Python環境を選択します。　次に、「Python環境」でカスタムを選択します。　新しい個人の環境を「My Custom」という名で作成しました。
　以下、「構成」メニューで今回VS Installerでインストールされたパス関連を設定しました。

　プレフィックスパス　：　c:\Program Files\Anaconda3
　インタプリターパス　：　c:\Program Files\Anaconda3\python.exe
　ウィンドウ表示のインタープリター　：　c:\Program Files\Anaconda3\pythonw.exe
　言語バージョン　：　3.6
　アーキテクチャ　：　64-bit
　パス環境変数　：　c:\Program Files\Anaconda3

この設定が完了すれば、「パッケージ」メニューで現在インストールされているパッケージ類を確認できます。　次に、「IntelliSense」メニューに移動すると、登録されているパッケージのIntelliSenseがダウンロードされ、セットアップされました。この作業、かなり時間がかかりました・・。　セットアップが終了すれば、「DBの更新」ボタンを押して完了です。　先ほどのソリューションエクスプローラのPython環境を右クリックし、「Python環境を追加/削除」を選択し、作成した環境の「My Custom」にチェックを入れます。　これで、環境が反映されました。

　最後に、プログラムを走らせた結果です。これもまた、問題なく動作しました。長い道のりでした。初期設定のせいでしょうか? 時間が異常にかかり過ぎている感がありました。また、ここまで持って来るのに大変面倒くさい印象も受けました。

　現在、Pythonは「Visual Studio Code」、前回お話ししたRは「R Studio」で利用しており、軽快に、IntelliSenseも問題なく使えています。今回、「VS2017」の味見をしましたが、あえて、動作の鈍い「VS2017」でそれらを実行させる意味、必要性に疑問をいだいてしまう結果でした。何か、私の見落としている(見出せなかった)、何か重要なメリットがあるのでしょうか・・・??

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• カテゴリ : Windows

2017/09/03

Visual Studio 2017でPythonを使う(1)

　先日、ネット記事でVisual Studio 2017(VS2017)でPythonが使えるとの記事を読み、早速どんなものか試してみました。
　5/10にMicrosoftが「Visual Studio 2017」のv15.2を公開した際に、「Python開発」のワークロードを強化したとのことです。そういえば、4月に個人の新WindowsパソコンにVS2017をインストールした段階では、Pythonのインストーラ関連はなかったことを思い出しました。

　セットアップは以下の手順で行いました。
まず、Windowsスタートボタンから「Visual Studio Installer」を選択します。　VS Installerの「変更」ボタンを押し、しばらく待ちます。しばらくの間、Updateしていなかったので、待ち時間が長い・・。　次に、「Python開発」にチェックを入れ、ついでにRも使うので「データサイエンスと分析アプリケーション」にもチェックを入れ、インストール完了まで、また待ちます・・。

　インストール後、まずPythonの味見をしました。新しいプロジェクトの①Python、②Pythonアプリケーションを選択し、③プロジェクト名を入れて、④OKボタンを押します。　お決まりのコードを入力し、いざ実行。　問題なく動きました。「出力」ウィンドウの他に、別ウィンドウが起動しました。

　次に、Rの味見です。Pythonの時と同様に、新しいプロジェクトの①R、②Rプロジェクトを選択し、③プロジェクト名を入れて、④OKボタンを押します。　まず、簡単な数値計算でコードの確認です。　これもまた問題なく動きました。結果は別ウィンドウに表示されました。　グラフプロットも問題なしです。

　あっけなく実行できたので、気が抜けたところがあります。ただ今回、VS2017でPythonやRが実行できて、「これは、スゴイ！」という感動は全く感じませんでした。冷めているのでしょうか??
　次回は、引き続き、(懲りずに?)Pythonを触ってみようと思います。

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• カテゴリ : Windows