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ひどい状況だと思いません? やたらに重いし、何度スクロールを空振ったことか…このサイトのスクロール空振り率は尋常じゃありません。むしろ一発でスクロールできたことがない。何度もやって、やっとちょっと動くって感じ。他のサイトでここまでひどいのって見たことないよ。PCのChromeで見るときはさすがにスクロールが空振りすることはない。出先で速報を見たいときなんか、本当にイライラさせられるわけよ。

それにしてもこの話、誰もしてないところを見ると、私の環境に特有の問題なのかな?? まさかね。私の手元の端末は普通のAndroid7で、標準のChromeでもFirefox focusでも、変わらなく空振る。マウスオーバーみたいなイベントを拾って、スワイプでのスクロールを邪魔しているんだろうか…と勝手に想像しているが。

実際はどんなコードになってるんだろう。Webサイト側でそんな制御ができるもんなんだろうか??

Movidius NCS (4)

計算結果の問題は、入力データのshapeの違いによるものだったみたい。元のモデルと違うデータを入れないとダメってことみたい。何らかの都合によるものなんだろうな、たぶん…と言うわけで、どうにか正しくなった。

graphファイルの入力データのshape情報とかCPU数の情報とかも、何となく分かってきた。gistのファイルは修正済み。

ようやく次に進めそうな感じ。道のりはそれなりに長いが。

Movidius NCS (3)

先日のNCSだが、caffeのモデルをそのまま使ってCPUで計算した値と、NCS用にコンパイルしてNCSで実行した場合の結果が異なるという事件に悩まされている。

例えばexampleのcat.jpgはこんな画像なんだが…

caffe> 0.469843 n02123045 tabby, tabby cat
ncs> 0.18958 n02124075 Egyptian cat

そもそも自分にもこいつが何キャットなのかうまく判別できないんですが、普通のネコじゃ…ダメなのかな? しかし同じモデルで同じデータを食わせているので、結果は同じになってほしいんだがなぁ。色々やっていると、caffe側が正しそうな気がした。NCSの使い方を間違ってるのかも。イメージのロードのTransformerの引数に固定値を入れているのが間違いなのかもしれない。そこ以外に思いつかないよ。

作ってみたテストプログラムは以下のgistに。bycaffeとbyncs2サブコマンドに同じ引数を与えて使ってます。なかなか難しい。そもそも画像認識したいわけじゃないんだ俺は。誰もが「ひよこ鑑定士」を失業させたいわけじゃない。ここはサクッと終わらせたいのに!

1.221V

ワリと長らく使っている、電動歯ブラシ。単3乾電池1本で動くのはいいんですが、電池がヘタるの早くない? と思っていた。で、駄目だなと思って電池交換した際に、乾電池の電圧をテスターで測ってみたんです。 それがタイトルの1.221V。ま、このテスターも年代物で、校正もしたことないからどれだけの精度か疑わしくはあります。 新品の電池が1.5V、満充電のエネループが1.2〜1.3V。1.2Vで満足に使えなくなる設計はアリなのか、ナシなのか。 まあこれ安物なので、という考えもあるでしょうけどね、

川崎0-1柏 (天皇杯)

天皇杯は寒い等々力で、19:30から始まった。こんなに冷える季節になったんですね。雨も降って。少なくとも私が行った時にはシャトルバスも出ていなかった。まあ時間も余裕があって急いでなかったし普通に小杉から歩くので、いいんですけどね。

試合の方は、ここ最近の内容の悪さが続いての、この結果なのかな。ごまかしが効かない相手ってのもいるもんで。なんと表現するのがいいのか、プレーの精度は柏とどっこいどっこいに見えたが、スピードで負けていたような。まあメンバーを変えて挑んだ、という事情もあるのかもしれない。ただ今日出ていたのは他の試合で出てきても普通に通用している選手なんで、ラインナップを見ても、確かに中村憲剛や小林悠はベンチだったけど、落とした感じはなかったよね。このメンバーが相手のプレースピードについていけてない状態で、同じ相手と週末にアウェイでリーグ戦がある…というのは不安材料しか見つけられない。

失点シーン自体は相手のシュートが上手かった。柏はCKでショートコーナーを多用していて、そこまではあまり有効な攻撃になっていなかったんだけど、ここではクリスティアーノがショートコーナーから持ち出して、素晴らしいシュートを決めた。まあそういう流れだからショートコーナー対応が甘くなったという見方もできるかな。

Movidius NCS (2)

やはり学習には使えないのかこれ。

コンパイラへの入力は現在はtensorflowのチェックポイントファイル(?)とcaffeのファイルだけ(?)みたいですね。良くわかってないけど、mvNCCompileもmvNCCheckもmvNCProfileも"graph"という名前のファイルを吐き出す。コンパイル結果って要はこのファイルだよね?? で、device.AllocateGraph(open(“graph”, “rb”).read())でプログラムを送り込み、データをdevice.LoadTensor()で送り込み、device.GetResult()で結果を受け取る、と。

機械学習系のやつで私がこれまで使うことがあったのはsklearnとkerasで、つまりsklearnの.pklかkerasの.hdf5。tensorflowやcaffeを生で使うのはちょっとめんどくさいと感じるところ。どうせ行くならPyTorchとか? と思っていた。だいたい私、理論を理解していないですし。kerasでtensorflowのチェックポイントを吐き出す設定を探して、やればいいんだろう、たぶん。

Movidius NCS

Intelが少し前に発表していたMovidius Neural Compute StickというUSB接続のプロセッサがやっと届いた。7月にニュースになって数日後には正規代理店(?)に注文を出していたのだけど、3ヶ月かかって今日、やっと届いたのね。発注した時はcaffeにしか対応していなかったはずだが、到着した時にはTensorflowにも対応していた。VMに対応するための情報も出ていた。Raspiにつないで動かすことすらできるらしい。そんなことだろうと思ったよ。

モノは割と高級感のある作り。プラッチックではない。アルミかな?? 放熱ちゃんとやってくれそう。重量はずっしりではないがしっかりとあって、スカスカ感は全く感じない。

中のプロセッサはMyriad VPUっていうVLIWのプロセッサのことなのかな? 機械学習専用ってわけではないと思うんだけど、機械学習系の事しか考えていないっぽいSDKになっている。消費電力が少なくて性能が高いからすごい! しかも1万円程度と非常に安い!! ただし届くのが遅い!!! そして、Movidiusを買収したIntelがこいつを機械学習向けデバイスとして細々と売っている、という構図ね。

TimeMachine、壊れたか?

MacのTimeMachineのバックアップが壊れたっぽいなと思っている。「っぽいと思っている」という曖昧な表現にしているのはなぜかというと…

High Sierraにした日よりも後に何度か成功しているから、High Sierraが原因というわけでもないのかな。とにかくバックアップ作成の準備中の状態から前に進まなくなっているのだ。変なlocalsnapshotのマウントができている状態。ただアクティビティモニタで見ていると、backupdというプロセスがディスクアクセスを続けているので、単に時間がかかっているだけなのかもしれないと。ただ終わる気配…というかバックアップが始まる気配がないんだよねー。

(追記)

…と思っていたところ、先ほど久々のバックアップが始まった。何日ぶりなんだろう。驚かせやがって。

川崎85-83渋谷 (久々の勝利?)

ハロウィンイベントということで色々やっていた。とりあえず投票してビールを飲んで…まあそのくらいでいいか。 試合はかなり白熱した展開に。川崎はスロースターターで、前半はかなりリードされたが途中で持ち直して、終盤の競り合いも制して接戦をモノにした。後半は辻も要所でスリーポイントを決めていく。ニックは今日は冴えない感じ? スタッツ見ると並以上の活躍はしてますね。ただいつもはもっと行けていた気がする。 開幕戦は負けてしまったし、私にとっては久々の勝利でした。こういう接戦をしっかりモノにしていくのは重要ですよ。 今日は来場者アンケートを受けたりもしました。Jリーグでも何度か受けてますが、似たような感じ。何ももらえなかったけど(Jリーグではアンケートを書くのに使ったボールペンをもらえたりする)。ただ設問に「誰と来たか」とか「観戦頻度」とか「アウェイも行くか」みたいな、当然聞かれそうな項目がなかったような気がするんだけど大丈夫か? ちょっと心配になったよ。「負けると悲しいか」みたいな、心理テストっぽい項目ばかりだった印象。 あとなぜか同時刻に等々力で横浜FCのホームゲーム(町田との神奈川ダービーだったらしい)があったみたいで、行きがけはサッカーっぽい通行人も多かったし、通りがかったら陸上競技場でサッカーっぽい応援の声が聞こえました。なぜに横浜が等々力で…???