暑くなると扇子とか団扇とかを持ち歩く季節。オフィスの机の上にはUSB扇風機を持ち込む人もちらほらと。書類が汗を吸うとメンドイし、ノートパソコンって熱を持つので手に汗をかく。
持ち運び用のUSB扇風機が近所のお店でも見かけるようになったので、いいものがないか、探してみた。
それがこれ、スマホスタンド付き・・・。
もしかしたら、スマホ冷却作用も持たせられるのか。夏はスマホが熱持って動作が遅くなったり、カメラが起動しなかったりするから、興味あり。
まだ、ポチってはない。スマホにも風をあてて冷却させることができれば買いかも。ポケモンGo遊んでいる人とか試してないかな。レビュー見てもそういう視点からのものがない。
様子見かなぁ・・・。
分かち書きにした文章が用意出来たら、あとは簡単。といっても、すでにライブラリーがあるからなんですが・・・。
とりあえず、以下のサイトを見ながら学習＆文章を生成してみます。
すでに、分かち書きは出来ているので簡単。
import markovify # Load file text_file = open("input.txt", "r") text = text_file.read() # Build model text_model = markovify.Text(parsed_text, state_size=2) # Output sentence = text_model.make_short_sentence(140)
print(''.join(sentence.split()))
とりあえず、何かの文章は出来た。
これで動く目途がついた。モデルでの連鎖数をどうするのか、はたまた、もっと大きな辞書を学習させてみたい、と次のステップに進むのであった。
つづく
並行輸入ものだがSanDiskで1850円(2019/5/31現在)。これは欲しいなぁ。
![SanDisk microSDXC ULTRA 128GB 80MB/s SDSQUNS-128G Class10 サンディスク [並行輸入品]](https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/4103WPHoEmL._SL160_.jpg "SanDisk microSDXC ULTRA 128GB 80MB/s SDSQUNS-128G Class10 サンディスク [並行輸入品]")
SanDisk microSDXC ULTRA 128GB 80MB/s SDSQUNS-128G Class10 サンディスク [並行輸入品]
ところがもっと気になったのは「よく一緒に購入されている商品」が容量がことなるもの。
不思議な買い方だ。今一つ理解できない（笑）
Colaboratory で作業をしていると得られたデータを退避させる必要がある。
大抵は、GoogleDriveでどうにかなる。
お約束を唱える。
#Google Driveをマウント
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')google_drive_dir = 'drive/'
大抵は作業フォルダー毎zipで固めて
!cp /content/hogehoge.zip "/content/drive/My Drive/temp/"
とかでコピー。
あまり多くはないかもしれないけれども、makeしてinstallするような場合は、makeしたあと、make installする前の状態でzipで固めてGoogle Driveに退避。次回からzipをコピーしてきて回答＆make installを唱える。
ちょっとした時間の節約にはなる。
GoogleDriveの容量オーバーには注意。
GoogleDriveもフォルダ毎に容量を制限できる機能とか、外部からはアクセスできるフォルダを認証コードで限定できるとか、実装してほしい。こういう実験にも安心して使いたい。
と、Colaboratoryを使うとみんなやってるはずですよねぇ・・・。
ツイートをひたすら収集して600MBくらいのテキストデータが得られました。行数カウントすると、1,965,620 の文を収集できました。どの程度の学習データがあればいいのか分からない。
さて、得られた文章の前処理を進めます。
単語単位に文章を分解します。せっかく、応答文で集めたデータなので、将来的にそのまま流用できるようにする。
というわけで、MeCabを使って分かち書きと質問文と返答文を分けて保存の作業を行う。
こちらのサイトを参考にして、ファイル名とかを適宜変更します。
少ないデータを使って動作を確認し、あとは一気に処理をさせるだけ。
でも、ふと困ったことが・・・Colaboratoryだと大量のデータをいちいちアップロードしたりダウンロードしたりするのは、時間も手間もかかる。
そこで・・・Google Driveをマウントしてみることにした。
つづく
部屋干しでの洗濯物には風を当てとかないと、乾きが悪い。そんな季節がやってきた。冬は暖房を入れるからまだましだが、５月から６月が特にだめ。乾かないし、匂いもなんだか生乾きの匂いがしてくる。
そこで、サーキュレータ。
やっぱり、全然違う。
洗濯物や熱こもりには首振りじゃなくても大丈夫。
アイリスオーヤマ サーキュレーター 静音 首振り固定 8畳 パワフル送風 ホワイト PCF-HD15N-W
だけど首振りタイプもそんなに変わらない。
アイリスオーヤマ サーキュレーター 静音 左右首振り 8畳 パワフル送風 ホワイト PCF-HD15-W
たぶん、上記２つが安い。
pythonのお勉強としてchatbotを作ってみようと思い立った。いろいろとGoogleって見るといろいろある。ディープラーニングだけでもいろんな手法もあるし、どこから取り付いて良いのかわからない。TensolFlowのSeq2aeqモデルとかいい勉強になりどうだけれども難しそう。実際、そのまんま動かそうとすると環境構築だけで苦労した上にエラーの解決ができなかった。
マルコフ連鎖であれば、markvify を使うとコードも理解しやすそう。マルコフ連鎖による文章自動生成に挑戦しました。その文章をツイートするところまでできました。
そこでメモ代わりに書き留めます。
ColaboratoryとメインPCでJupyter lab、借りているVPSを駆使することにしました。本当は駆使するというより、環境を持ち歩けないので仕方なく・・・です。
まずは、文章集め。データが多ければ多いほどいいだろう。そこで、参考にしたのは、こちら。
まずは、Colaboratoryで動作を確認。
!pip install requests requests_oauthlib
!pip install emoji
くらいで、あとは引数を直接与える様にするくらい。
args[1] = '私' # jupyter上で実行するとき
これで無事に動作。
収集できた文章も応答になっているので、なかなか良い感じ。URLや絵文字も削除できている。収集ペースも大体分かったので、これならサーバーに設定しても破綻しそうにない。
ということで、VPS(CentOS)で収集を開始。そのまま１週間ほど放置して大量の会話データを収集すると600MBくらいに育ってました・・・。
つづく。
車載ホルダーって固定方法が難しい。加工までしちゃったり、強力両面テープなんて使ったら後悔しかない。
クリップ式だと車だとびよんびよんしそうな感じ。
スマホホルダー クリップ式 フレキシブルアーム 充電ホルダー 360度回転 自由調節 角度調整可能 TOPOOMY (ブラック)
とは言え、こんな感じならしっかりしている印象。サンバイザーにつけると視界を妨げ過ぎるから駄目。でも、荷物とかにクリップつけて固定したりでも十分。ブレーキかけて落ち込んだりしないだけでもOK。
ドライブレコーダー代わりにもなりそう。
と、とりあえず試してみようっと。
