inugami_seto

もう一回がんばる日記。

というわけでもう一度だけがんばってみようかとおもうブログです。

これが続かないんですよね。

今回なんとなく作ろうとおもって作り始めたのは、SE専用の単語学習アプリです。
私が英語できないので・・・

今日はメイン画面兼難易度選択画面と、苦手のみか総復習かの選択画面と、回答画面の画面遷移系とSQLiteから問題とってくるところまで。

明日は回答欄の作成と、Fragmentのreplace切替（回答待ちうけ）、これまでの回答結果から得意不得意をDBに登録するあたりを実装するくらいでしょうか。
割と作るのは問題なくできそうだけど、おそらく画像つくるところでパワーが持たなくなる気がする。
どーするかなー。

久しぶりにテレビをみて

過剰な時間外労働をなくそうという番組を見て、色々考えたので忘れないようにメモ。

とりあえず、番組内で言われてたのは大きくこんなこと。

・残業が当然、残業をやった人間が仕事の評価が高いという世風はなんとか変える必要がある。

・残業をやって生活費をギリギリ稼いでいるという状況の人をなくさなければならない。

・きつい仕事をしてこそ覚えれることもある。それを違う方法で教えるのはどうすればいいか悩む。

・残業制限の法律を作るべきかも。

・労働生産性が日本は低いからなんとかしなきゃ。残業すると生産性落ちるよね。

もちろんだいたい賛成。

ただもう少し深く考えたいところも。

例えば法律の件。

仕事が楽しくて残業してる人はどうすればいいのか。

希少種だとは思うけど。

私はたまに楽しくて遅くまで残っちゃうこともある。

残業代で生活費を賄っている人をなんとかするにも財源もなにもない。

景気も上向くか微妙。

あと一番考えさせられたのは、労働生産性のお話。

日本の労働生産性は他の先進国に比べて低いと。

それはなぜかというと、残業をいっぱいするから。人間はそんなに高効率で長く働けない。

それはごもっとも。

なんで残業をいっぱいするのか。

理由は大きく２つ。

残業をするのが美徳と考える管理職がいるのと、仕事が純粋にいっぱいあること。

そこから自分なりに少し考えた。

多分、昔は、最初は善意から始まったのではないかと。

お客さんのために何かしてあげたい。

それをするために残業して、残業して。

喜んでもらって。

今の管理職級の人にはそれが普通になって。

仕事は増えて。残業も増えて。

業務も複雑になって。

いつの間にか過剰になり過ぎて。

でももう社会に凝り固まった普通が溶かせなくって。

それが今なんじゃないかと。

どうすればいいかはわからないけど。

でもきっと今は最初の善意を忘れてるんだろうから、それをもう一度思い出して、更にお客さんからの思いやりも込めれば。

どうすれば思い出せるかはわからないけど。

天皇陛下にミネバ・ザビみたいな談話してもらえば、上の人の心に響いたりしないかな。

TensorFlow Android Demo

前回と引き続きテンソルフローのお話。

MNISTは無事動いたので、続いて公開されてるAndroidのDemoを動かすことに。
ただ、AndroidSDKを入れるときにGUIがないと（なくてもできるらしいが。）いけないそうなので、AWSにGUI環境を入れる。

VNCなどで環境を構築してわかったことは、ストレージが無料枠だけではたりないということ。
NDKやSDKをいれちゃうと、３０GBとか結構すぐいっぱい。

なので、方針を変えてVMwareでローカルに構築して進めました。
悲しいね。

こちらを参考に進めました。
http://tensorflow.hatenablog.com/entry/2016/02/13/210000

つまったことは大きく三つ。
１．なんかいろいろライブラリが足りなかった。
　　　　http://stackoverflow.com/questions/17020298/android-sdks-build-tools-17-0-0-aapt-error-while-loading-shared-libraries-libz

２．bazelのコマンド実行時に"--jobs 2"をつけていなかったためリソース不足になった。
　　　　http://stackoverflow.com/questions/34382360/decrease-bazel-memory-usage?rq=1

３．VMのメモリが足りなかった。
　　　　GUI環境と平行で行うには４Gくらいいる。

あとapk化しても動かせるAndroidがないので、どうしようかちょっと考えています。

AWSとTensorflowの話。

今の部署の課長に、転職のときはブログ書いといたら有利だよ！といわれたので書いてみることに。
続かないんだよなぁこれ・・・

とりあえず、最近作っていたアプリとかなんやかんやもいったん収束したのでお遊びでTensorflowを導入してみることに。
目標はチュートリアルの実行です。
研修でAWS触ったこともあり、AWSの上に乗っけました。

普通にEC2インスタンスを作成して、Teratarmでログイン。
pipのインストールとかして、以下の方の記事を参考にさぁインストール。

http://yutasugii.hatenablog.com/entry/2015/11/20/131957
※ちょっと前の記事なのでフォルダ構成とか変わってます。

なれないvi使いながらfully_connected_feed.pyを変更していざ実行！

ImportError: fully_connected_feed.so: invalid ELF header

？？？
ELFエラーって何ぞと調べてみると、wiki様いわく、
「コンパイラが生成するオブジェクト、および、ライブラリとリンクされた実行ファイルのファイルフォーマットである。」

そしてよく見ると上のURLでインストールしたURLは
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

mac用でござった。
無念。

https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/os_setup.html#using-pip
ここ見てLinux 用に変更。

再度ﾎﾟﾁｰ。

File "fully_connected_feed.py", line 277, in <module>
tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
TypeError: run() got an unexpected keyword argument 'argv'

何だこれは・・・
でgitの中身を見てみるとどうも最近（2016/10月末くらい)fully_connected_feed.pyが更新されたようで。
昔のなら動くかなとr0.8でブランチ切っているものをインストール

git clone -b r0.8 --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

Step 1000: loss = 0.60 (0.010 sec)
Step 1100: loss = 0.54 (0.108 sec)
Step 1200: loss = 0.41 (0.005 sec)
Step 1300: loss = 0.50 (0.005 sec)
Step 1400: loss = 0.36 (0.005 sec)
Step 1500: loss = 0.37 (0.005 sec)
Step 1600: loss = 0.46 (0.005 sec)
Step 1700: loss = 0.40 (0.004 sec)
Step 1800: loss = 0.35 (0.004 sec)
Step 1900: loss = 0.33 (0.005 sec)
Training Data Eval:
Num examples: 55000 Num correct: 49206 Precision @ 1: 0.8947
Validation Data Eval:
Num examples: 5000 Num correct: 4522 Precision @ 1: 0.9044
Test Data Eval:
Num examples: 10000 Num correct: 8994 Precision @ 1: 0.8994

動いたー！
部署でAI使って遊んでみるかという話も持ち上がっているので一応それの予習がてらやりました。
どう使うかはこれから考えます・・・