Macでの深層学習開発環境
【1日目】
最近はweb上で練習できるサイトが増えてきましたが、自分のPC内には開発環境を揃えて色々と試してみたいところです。
ということで、PCも新調したことですし心機一転、環境を整えるところから復習していきます。
今回はAnacondaのPythonを使います。そしてパッケージの管理を楽にするために仮想環境で開発していくことにしました。
構造としてはpyenvでanacondaの仮想環境に入り、そこからまたanacondaの仮想環境ツールで仮想環境に入る構造になっています。
このやり方であっているのか分からないのですが、ひとまず前に作ったchainerによるminstの手書き文字認識ソースコードが実行できたのでよしとします。このあたりはやっぱりPython使い慣れてる人に聞かないと何がいいか分からないです。
以下初心者の私が苦戦した点などを備忘録として書いておきます。
・homebrew,pyenv,pyenv-virtualのインストールは簡単
・注意点は当たり前だけどカレントディレクトリを確認しながらやること
・pyenvでanaconda本体をactivateしておく
・anaconda本体をactivateした後にcondaで作った仮想環境をcondaでactivateする
意外と最後のところが分からずに手を焼きました。
仕事も少しだけ落ち着いたのでこれで深層学習の勉強が出来ます。これから毎日短くてもいいのでブログをアップします。まずは30日間！
30日間は1日にやったことを記録しようかと。
まずは目標を決めます。手当たり次第に行う勉強は非効率的なので、アウトプットを決めてからの学習を行わなければなりません。
深層学習の中期目標は以下の通り
-USBカメラを用いた物体認識の実装
-USBカメラとOpenCV
-センサ信号(詳細未定)を用いたモーター動作の最適化
-センサ信号の読み込み系作製
-自作画像データセットと画像判定の実装
【1日目】
計4h 50min
アプリ構想 30min
深層学習 3h
-minst手書き文字認識の実行
英語 20min
音読 10min
洋楽の歌詞確認 10min
運動 45min
上半身の筋トレ 40min
ベンチプレス
ダンベルフライ
ハンギングワイパー
逆立ちの練習 5min
瞑想 15min
ミキサーで野菜ジュース作る
今後
計算力が衰えないようにしたい
電磁気の問題解く
線形代数の復習
微積分の復習
