KerasでTensorBoard

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Ubuntu 18.04, Tensorflow 1.11, Keras 2.2.2でTensorBoardを使ってみた。

TensorBoardはTensorflowの強力な可視化フレームワークだが、Keras本の第7章のサンプルでは動作しなかったので
多少、プログラムに手を入れて動作するようにした。

プログラムの内容はIMDB(インターネット映画データベース)感情分析タスクをCNNで訓練したものだ。
しばらく訓練すると過学習に陥ってしまう、あまり良くないサンプルだがTensorboardで解析してみよう。

まず、TensorBoardのログ用フォルダをプログラムを実行するフォルダに作成。

mkdir my_log_dir


tensorboard.py

import keras
from keras import layers
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence 

max_features = 2000
max_len = 500 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)
x_test =  sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) 
model = keras.models.Sequential()
model.add(layers.Embedding(max_features, 128, input_length=max_len, name='embed'))
model.add(layers.Conv1D(32, 7, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling1D(5))
model.add(layers.Conv1D(32, 7, activation='relu'))
model.add(layers.GlobalMaxPooling1D())
model.add(layers.Dense(1))
model.summary()
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
 
callbacks = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir = 'my_log_dir', histogram_freq=1, #embeddings_freq=1,
                                write_graph=True, write_grads=True, write_images=True  )
cbks = [callbacks]
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.2,
                    callbacks=cbks, validation_data=(x_test, y_test)
                   )
 
プログラムを実行後、TensorBoardを起動する。
tensorboard --logdir=my_log_dir



ブラウザで
http://localhost:6006
にアクセスする。
 
グラフ表示
 
 
ヒストグラム
 
 
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Tensorflow 1.11 + Cuda 10.0でDeep Learning

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Ubuntu 18.04にTensorflow 1.11.0 とCuda 10.0をインストールしてKeras でDeep Learning

Nvidiaのcuda10.0がubuntu18.04に対応したので早速インストールして試してみた。

Tensorflow 1.11がリリースされたのでソースコードをダウンロードしてビルドした。

ビルド環境は:
Python3.6.5, Tensorflow 1.11 , Cuda 10.0, cudnn7.3, nccl2.3.4,  TensorRT-5.0, gcc7.3.0
でうまく行った。
実行時のKerasのバージョンは 2.2.2

ちなみにハード環境は:
CPU AMD Ryzen 5 1600, 16GBメモリ
GPU Nvidia GTX 1060 + GTX 1050 TI

インストール、ビルド方法はここのサイトを参考にした。各ソフトのバージョンを読み替えればうまくいくでしょう。

Keras解説本に記載されているサイトからダウンロードしたサンプルコードを実行したがうまく実行できたので、サンプルコードに日本語のコメントを追加して公開。
KerasはTensorflowのラッパーなので、比較的直感的なPythonコードでDeepなコードが書ける。

参考にした解説書は[DEEP LEARNING with Python]でKerasの開発者が著したものだ。
なかなかいい本だと思う。日本語版も出ている。
日本語のコメントには日本語版を参考にした。

Deep Learningによる文章生成という、興味深いトピックがあったのでこれを選んだ。
オリジナル版は哲学者ニーチェの英訳本を使っているが、ここでは日本の文豪、島崎藤村の「夜明け前」の青空文庫のテキスト版を使った。
テキストをすべてひらがなに変換して、サンプルプログラムで使えるようにしている。
ひらがな変換時の漢字まじり文の読み上げの拙さによる、不正確なひらがな文になっているところもある。
いずれにしてもDeep Learningの応用として興味深い分野だ。

サンプルコードのInの部分のPythonコードを逐次、順番に実行すれば動作するが、原本のJupyter notebook形式のファイルを近いうちにアップロードする予定です。

ランダムに抜き取ったサンプルの文章の一部から、Deep Learningで生成した文章の例を示します。

-------------------------------------------------------------------------------------------
epoch 72
Epoch 1/1
85145/85145 [==============================] - 45s 523us/step - loss: 1.8636
--- Generating with seed: "のへんはがんせきのあいだで、ふきんにおおきないわがあったからで。
こどものじぶんのはんぞうをまえにすわらせておいて、きち"
------ temperature: 0.2
のへんはがんせきのあいだで、ふきんにおおきないわがあったからで。
こどものじぶんのはんぞうをまえにすわらせておいて、きちざえもんとかねへいとも、そのとき、きちざえもんとは、ひとつかいどうをつとめると、おれはそのときになってきた。
「おれも。そのじんのしょうじょうは、はんぞうはいえのものをながれて、かんさいはまだこのこくのところをしたちょうしたところにある。そういってくれると、しんたくになって、とうじのこくがくしゃのだいだんなことをしった。
「ことぶきひらじさん、きみはそれをおもいおしりすすすない。
「これは、おまえさまもおわいたちのあいだをさしだすか、うえにはよういしていた。そのとき、ひとつこくにきかなると、かれのひとつのにちにある。このうきのいってみをちかい、くろうけたこうように、かんさいがえどのほうへおもいがわたった。
「おれも。こしつ、これはおわりはんのるいかはなし、しかし、それからのとりかえってきている。そのとき、かねへいは、そのとき、ひとりのかたになった。
「ことぶきひらじさん、きみはわたしはなか
------ temperature: 0.5
のとりかえってきている。そのとき、かねへいは、そのとき、ひとりのかたになった。
「ことぶきひらじさん、きみはわたしはなかつがわのかいどうには、ふしみやのかんさいはだんたいがつをもつとめた。
「おたみ、おめいきのなかにもわれた。それにかえいだった。
なんてねんふたがつをつれてかえってみたが、こんどようとなりました。」
「ひとほんのしば、おやく、はんぞうはおたみをよんで、それをみかりさされた。そのとき、わたしはもうさまのようなきょうとにしんぱいをうらすうにした。
「さんじのうしのかみのだいみょうはおもいくれきあつりのあいだにもちであった。したしい。」
「さん、はんぞうはいえのものにちがすまにおりかぞくといって、かわのじょうしゅくのかいどうをかくものつとめいつあめにきかたるにも、やっきょうはおおやけぎのいえにひとばんさんがえどのほうへひき、おまんからはいらんないとして、はんぞうはおたみはあつまってみせて、しゅくのじょうにつうこうのほうへついた。おまえさまは、ついてはんぞうさまのいえのていいゃくのしょへいまもるとこ
------ temperature: 1.0
てみせて、しゅくのじょうにつうこうのほうへついた。おまえさまは、ついてはんぞうさまのいえのていいゃくのしょへいまもるところがかくけることでもはんぞうにちでにかぜのいっけんがじゅういたひじょうにわるためまでもたもっとがえた。
あしのなかのひそんをはうしおつよした。どれもみのできたということで、まごめのやすまかせいつだめまでもばくしてくる。みたままにねううさげにようとしていった。「おとうりょうで、、おたみにはこころふねんふのこれはやどをつけとちほそいをきかせる。はきがつは、はんぞうはいえのものにちからえんじょうしたはなしものをあった。
「そうおもやのかんさいはさべつののほうでおいかとがじきがあろかけたともとしそれのにちはかえってせあめににもつすほんのをざかのにわかせことのちょうしゅうをさわうしばわりですね。こんぶんはにしられるようなことのひかりる、ふたにちである。ちんきのじょうがひきかけているあめ、かまをみってとんのとむぽうとろうえをきく。あのかじゅうは、それをののうちにはなくかねこみされていた。かねへいはなか
------ temperature: 1.2
あめ、かまをみってとんのとむぽうとろうえをきく。あのかじゅうは、それをののうちにはなくかねこみされていた。かねへいはなかった。
きょうとがなんのじぶんをひきとにしてのぜんにらかくそこのいわりをえどれましれまかれたこともきいきゅうてきちがうよってきょうほんすのいじへはことむらできておるえていったいじゃでおきてきたいがくも、このしょきにほんじんにかれてきちざえもん、をぱつけれゅうようにしょうそうそうもそのちらいかりずをねんだ。とうじははいぞなのいえのものておりで、そのとにおもいらつやのちゃやであるまい。」
「そそさんはろはこちえのねんちゅうにあるろのしあげづかでありませんがなした。めれはいいひでのかんなじょんで、よこ、ごせんれいのわなかった。だいみょうにはなしをしておといろと、ありますよ。」
「さいだいそんのなかだでもわかるかさとのほうこうしもいなしておりぞうすにおうかきたいえがわらっている。あのいじかできいとちょうができてごさんかいがわる。みまもるにほんおくがだいたんろうとかれはかゆうへたよせいののぼりほうに
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Volumioの有料版"MyVolumio"でQobuz

Volumioが新しいバージョンをテスト中。
有料版を含んでその名も"MyVolumio"。
有料版ではロスレス、ハイレゾ配信"Qobuz"が利用できる。

MyVolumioのベータ版はここからダウンロードできる。
2か月間無料になるプロモーションコードはここ。

従来の無料版も継続するらしいので、新しく追加される機能に興味があれば有料版も選択肢になる。

Qobuzはフランスの有料ハイレゾ配信、ダウンロード サイトでEU圏を中心として活動してる。豊富なハイレゾリソースが売りらしい。

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Rock64でVolumioとNAS(OMV)

Pine64のSBC、Rock64ボードを試してみた。
Pine64はクラウドファウンデイングで創業した、深圳にある中華ベンチャー企業だ。
ラズベリーパイの成功を目の当たりにして、続々といろんな企業がこのIOT関連分野に参入してきてるがその中でも注目してる。

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ラズパイ3+(Raspberry Pi 3 Model B+)でインターネットサーバー

 
最新のRaspberry Pi 3 Model B+をインターネットサーバーにしてみた。
 
Pi 3 Model BからアップグレードされたModel B+は高速Gb LAN、CPUの効果でレスポンスがかなり良くなった。
 
これなら実用的なWebサーバーとしてホームページを運用できそうだ。
2層のオープンケースに入れて、大容量USBストレージから起動して、動作中。
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最新のラズパイ「Raspberry Pi 3 Model B+」で聴くハイレゾ音楽(Volumio2)

Raspberry Pi 3 Model B+が発売されたので、1か月近くVolumio2で試聴してみた。
Pi 3 Model B+はPi 3 Model Bの改良版で、主にCPUの動作速度とネットワークの速度が向上、ようやくGb(1000Mbps) LAN対応になった。
これらの改良点は特にオーディオ用途には効果が期待できる。
長期間の試聴結果と評価はどうなるか楽しみだ。

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ラズパイ・オーディオプレーヤーで聴くYoutube

ラズベリーパイをオーディオ用に使うことが大分認識されるようになったが、まだ普通の音楽ファンにとっては敷居が高そうだ。
DIYのITや電子工作好きの自作マニアの狭い世界での出来事の様に感じていた。

ところが、ようやく普通の音楽ファンにも使えそうなスマートガジェットが出てきた。
7インチのタッチパネル・タブレットを使う感覚でVolumioを操作できる。
おまけに、巨大なコンサートホールを思わせるYoutubeの音楽や音声まで再生できるのがうれしい。
Youtubeの中にたくさんある高音質音源を従来のオーディオ装置で簡単に楽しめる。
このハイレゾ音楽プレーヤーのRCA音声出力端子をメインアンプやパワーアンプに接続するだけだ。
ハイレゾで
・ローカル・プレーヤー
・ネットワーク・プレーヤー
・インターネットラジオ
・Spotify
・Youtube

これだけ使えれば言うことなし。

NHK-FM 東京も一覧表示ー>ウエッブラジオー>マイウエッブ放送局に登録されている。

PCやスマホからリモートコントロールできるだけの、従来のVolumioの使いにくさも解消できる。
スタンドアロンで本体を直接Volumioを表示して操作できるので、従来のオーディオプレーヤーの延長線上にある。
勿論、PCやスマホなどから従来通りにリモコン操作でVolumioを使うこともできる。

コンパクトで音の良いDENON SC-M39スピーカーを超小型なパイ・アンプで鳴らしてみたが、まったりした気分で音楽を楽しむのに丁度良い。

これでラズパイ・オーディオの世界がもっと広がるかも。

 

 

 

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Volumio2でSpotifyを聴くには

Volumio 2の最近のバージョンで音楽配信サービスSpotifyを使ってみた。
Spotifyはヨーロッパ発祥の最大手の音楽ストリーミングで高音質が売り物らしい。
有料のプレミアム会員になると320Kbps/16bitの高音質配信モードが使える。
Volumio 2のSpotify用のプラグインをインストールすると利用できるようになるらしい。

設定メニューの”プラグイン”を選択して”プラグインの検索”タブを選ぶとSpotifyのプラグインが表示されるので、インストールする。

インストール完了後にSpotifyをOnにするとSpotifyのユーザー設定(Settings)ができる。
Spotifyのプレミアム会員のIDで設定しないとVolumioで音は出ない。
1か月間プレミアム会員の無料体験ができるので、これで試すのもいいかも。
試して、良かったら正式にプレミアム会員になればいい。

プレミアム会員のIDとパスワードを入力して保存(Save)すると登録される。
これでうまくいくとSpotifyのプラグインがアクテイブになり、緑色に変わる。

再生中の音楽を停止して、Volumioのプレイバックメニューの音量オプションでMixer Typeが無効(None)になってないといけない。


これでうまくいくと、Volumioの一覧表示のホーム上に”Spotify"が表示される。

”Spotify”をクリックするとめでたく、世界最大級の音楽配信サービスが利用できるようになる。

Volumio 2で聴くSpotifyは圧縮音源の割にはなかなかいい音だと思う。
こういうふうに、気軽に高音質の音楽ストリーミングサービスが楽しめる環境があると有難いし、生活も楽しい。

VolumioとSpotifyを手軽に試してみたい人は、スマートガジェットYahoo!ショップ
Spotifyプラグインがインストール済みのVolumio2のMicroSDカードが購入できるので、
これを利用するのも良いだろう。

 

 

 

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Doogee X5 MAX PROの特長と使い方

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最近の中華格安スマホを使ってみた。
Doogee X5 Max Pro、5インチHD LTE対応SIMフリー、2GB RAM/16GB ROM、Android 6.0と言うのが主なスペック。
MTK6737 4コア CPU搭載で、実用上は十分な性能だろう。
NTTドコモ系の格安SIMを差したら、認識して使用できた。
素直にAndroid 6.0なので日本語版に設定するのも簡単だ。

以前のDoogee X5 Proよりもボデーとケースの質感は良くなり、指紋認証が追加された。

このスマホの一番の特長は4000mAhの着脱可能なバッテリーを搭載していることだろう。
あまり使わなければ1週間は充分持ちそうだ。予備バッテリーを用意しとけばアウトドアなどのヘビーな用途にもいけそうだ。


背面の左下にくぼみがあるので、爪などで簡単に裏蓋が開けられる。

SIMはMicroとNano SIMのDual対応でMicroSDカードでデータエリアを拡張できる。

実用的なSIMフリースマホが1万円台半ばで買えるので、ますます格安SIMのユーザーが増えそうだ。

参考までに、ここのYahoo! ショップで購入可能。

 

 

 

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volumio2 リリース

Volumio2がとうとうリリースされました。
リリース直前には頻繁にRC2のアップデートを繰り返していましたが、ようやくまとまったようです。
2.000リリース直後に2.001にアップデートされて安定に動作するようになりました。
固定IPアドレスが設定できるようになり、Wi-fi接続時に再起動するとNASがアンマウントされるなどの問題点が修正されています。
Linuxカーネル4.4.9、MPD 19.9を採用しています。
GUIに機能が追加されて、一覧表示にアーチスト、アルバム、ジャンル、Last 100の項目が追加されています。
内部のデータベースで高速にアルバム毎などの表示ができます。
グリッド・ビュー表示を選択すると、アルバムジャケットの画像などで一覧表示されます。
これはなかなかいいな。


まだ色々と問題点は残っていますが、とりあえずリリースおめでとうと言いたい。
Raspberry Pi 3との組み合わせでオーデイオマニアや音楽ファンをうならせるような出来だと思います。
リリース版がプリインストール済みのMicroSDカードが必要な方はこちらを参考にしてください。

 

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