- 4ヶ月前74kg。8kg痩せた。現在66kg
- お金なかったから牛丼やらラーメンやら酒飲まなくなったら痩せた
- 卵と豆腐ばっか食ってたら痩せた
- 沖縄いるとき頑張って走っていたけど、結局のところ食事制限でどうにかなるのね
- 今お金あるから戻らないようにジムで調整中
- データサイエンティストってどんな感じ？
そろそろ沖縄帰ります。
【Python】Tensorflowでresizeした画像をmatplotlibで表示したい
>>> import matplotlib >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import tensorflow as tf >>> tf.__version__ '1.1.0' >>> matplotlib.__version__ '2.0.0'
Tensorflowの画像前処理関数って結構豊富っぽくて使いたいって練習しようとしてた。
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image/resize_images
単純にresizeしたいと思って↑の関数を使う。
# image -> opencvとかで読み込んだ画像 >>> tf_image = tf.image.resize_images(image, [100, 100]) >>> session = tf.Session() >>> with session.as_default(): ... output = tf_image.eval() ... >>> plt.imshow(output) >>> plt.show()
そしたら、反転？みたいな画像がでてきて困惑。
なーぜー？
matplotlibでtensorを表示するためには、tf.float32でcastしたあとに255.0で割ってあげればおｋ
>>> image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0 >>> tf_image = tf.image.resize_images(tf_image, [100, 100]) >>> session = tf.Session() >>> with session.as_default(): ... output = tf_image.eval() ... >>> plt.imshow(output) >>> plt.show()
これで閲覧できた。
そもそもmatplotlibじゃなくて、tensorboardでみればいいのでは？
・・・・。（試してないからわからんけど）
【Python】kerasで保存したweightsをh5pyを使って取得する
難しかった。（というかこのファイル構造よくわからん）
$ ls model_weights.h5 # kerasで保存したファイル
$ python # ... >>> import h5py >>> model_weights = h5py.File('./model_weights.h5', 'r') >>> model_weights.keys() KeysView(<Attributes of HDF5 object at 4383104920>) # (´・ω・｀)？ >>> model_weights.attrs.keys() KeysView(<Attributes of HDF5 object at 4383104920>) # (´；ω；｀)？ >>> list(model_weights.attrs.keys()) ['layer_names', 'backend', 'keras_version'] # （｀・ω・’）！ >>> list(model_weights.attrs.get('layer_names')) [b'dense_1', b'activation_1', b'dropout_1', b'dense_2', b'activation_2', b'dropout_2', b'dense_3', b'activation_3'] # （｀・ω・’） >>> list(model_weights.attrs.get('layer_names'))[0] b'dense_1' # (´・ω・｀)？ >>> # .....悩み中 >>> # !? そういえばattrs無しで試していない！ >>> list(model_weights) ['activation_1', 'activation_2', 'activation_3', 'dense_1', 'dense_2', 'dense_3', 'dropout_1', 'dropout_2'] # うぉおおお！！！ >>> list(model_weights)['dense'] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: list indices must be integers or slices, not str # (´・ω・｀) >>> list(model_weights.get('dense_1')) ['dense_1'] # !? なにこれ・・・？ >>> model_weights['dense_1'].keys() KeysView(<HDF5 group "/dense_1" (1 members)>) # わけわかめ >>> model_weights['dense_1'].get('dense_1') <HDF5 group "/dense_1/dense_1" (2 members)> # !? なるほど... >>> list(array.get('dense_1').keys()) ['bias:0', 'kernel:0'] >>> array.get('dense_1').get('bias:0') <HDF5 dataset "bias:0": shape (512,), type "<f4"> >>> array.get('dense_1').get('bias:0')[()] array([ -5.14987158e-04, -1.05651123e-02, -6.37231674e-03, # ... 1.46674449e-02, -1.39807556e-02], dtype=float32) # ヾ(*´∀｀*)ﾉｷｬｯｷｬ >>> np_array = array.get('dense_1').get('bias:0')[()] >>> np_array.shape (512,)
ちなみにpipでインストールすることができます。
$ pip install h5py
【Python】Cython試してみた
Jupyterではマジックコマンド？を書けばすぐ実行できるけど、コマンドラインから実行するやりかたがわからなかったのでメモ。
- setup.py
# -*- coding:utf-8 -*- from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension from Cython.Distutils import build_ext from Cython.Compiler import Options import numpy Options.annotate = True ext_modules = [Extension('example_cython', ['example.py'], language='c++')] setup(cmdclass={'build_ext': build_ext}, ext_modules=ext_modules, include_dirs = [numpy.get_include()])
これで実行する。
$ python setup.py build_ext --inplace
いろいろできている。
$ ls -lt -rw-r--r-- 1 user staff 141 5 22 18:42 example.py -rwxr-xr-x 1 user staff 159116 5 22 18:39 example_cython.cpython-36m-darwin.so drwxr-xr-x 3 user staff 102 5 22 18:39 build -rw-r--r-- 1 user staff 376329 5 22 18:39 example.html -rw-r--r-- 1 user staff 414963 5 22 18:39 example.cpp -rw-r--r-- 1 user staff 403 5 22 18:39 setup.py
soファイルをリネームする
$ mv example.cpython-36m-darwin.so example_cython
pythonで読み込んでみる
$ python
>>> import example_cython
これでおｋ．あとは普通にpythonから使えるようになる（はず）
ちなみに、速度はそんなにかわりませんでした・・・なぜ？
【Python】flask8を実行したら「AttributeError: module 'pydocstyle' has no attribute 'PEP257Checker'」
よくわからんかったけど、ここで解決。
flake8-docstringsをinstallかアップデートすればいいらしい。
$ pip install flake8-docstrings -U
解決！
