東京大学 松尾研究室 「DL4US」コンテンツを見てきました。｜ #DL4US #DeepLearning #ディープラーニング #機械学習
東京大学 松尾研究室「DL4US」コンテンツが2019年５月15日に公開されました。
同サイトから、演習のデータをダウンロードして、早速開いてみたところ、Lesson １から「さて、Kerasを使いましょう」ということでした。
既に、2018年に実施された「PROJECT DL4US」の演習問題なので、「Kerasは使えて当たり前」のレベルです。
そこで、Kerasのサイトに行ったら、「Tensorflowなどのバックエンドをインストールしてください」という注意書きがありました。
そして、Tensorflowのインストールのサイト（TensorFlow installation instructions.）に行ったら、「TensorFlow 2.0 Alpha is available」が出ていたので、AnacondaのEnvironmentにて、Appplicationの名前としてTensorflowという名前を作り、まず、そのAppplicationにTensorFlow 2.0 Alphaをインストールしました。その後、そのままAnacondaで、Kerasをインストールしました。
（Anaconndaでは、プロンプトでpipで各アプリケーションをインストールせずに、GUIベースでインストールするように推奨されています）
本来は、今のAIブームでは、深入りをせず、「とりあえず、Jupyter Notebookで Python を動かすぐらいでいい」と思っていたのですが、想定外に、Tensorflowをインストールすることになりました。（Tensolflowのインストールは成功して、正常に動作しています。）
また、PCのハードディスクに色々なデータが増えてしまいましたが、私は2019年の４月からネットの利用料金を有益なものだけに使うことにしました。
その結果、ラジオで音楽を聴いたり、音楽の録音をPCに保存するような趣味的なことはやめて、語学、物理学など学習に回しました。そして、今回のようなTensorflowやKerasのためにPCのデータ領域を使うようにしました。
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#DeepLearning #ディープラーニング #機械学習 #松尾研究室 #DL4US #TensorFlow #Keras
WaveSurferでフォルマントの世界を体験する
金子仁美:作曲「分子の饗宴」にて、フォルマントを使っているとのことなので、ITが好きな方々はもちろん、音楽好きの方も一度フォルマントの世界を経験すると良いと思います。
フォルマントの世界を知るには、WindowsにWaveSurferというソフトをインストールすれば使えます。（ただし、PCの使い方に慣れていない人は避けたほうがいいかも知れません。）
既に、ダウンロードから使い方まで資料が載っているので、あえて詳細は避けます。URLだけ載せます。
私もPCに同ソフトを入力して、あるアナウンサーの声を録音したものを、WaveSurferのフォルマントで確認しました。
以下の図形がそのフォルマントです。
細かい操作はマニュアルにあるので、この分野に興味がある方はぜひ体験するのもよいと思います。
ffmpegを使ったMP4からMP3への変換
基本的にWindowsにフリーソフトを使うのはおすすめしません。
高価なプロ用ソフトを買うのが一番です。
以下の記載は、ハイリスクハイリターンのMP4からMP3へのデータ変換の方法です。
（トラブルが起きても自己責任となります。）
MP4のデータをMP3に変換するには、ffmpegを使うのが楽です。
Architectureは、2018年時点では、64bitがほとんどだと思います。
Linkingは、Staticを選びます。
「Download Build」をクリックします。
PCのダウンロード先に「ffmpeg-2018xxxx-xxxxxxxx-win64-static」ができていると思います。
そのファイルをマウスの右クリックで「展開」して解凍できれば問題はないです。
場合によっては、7-Zipが必要な場合もあります。
次に、PCにPATHを通して、どのディレクトリの位置でも、ffmpegが実行できるようにします。
PCの「コントロール パネル\システムとセキュリティ\システム」に行く。（Windows 7の場合）
次に、「システムの詳細設定」をクリック。
「環境変数を」をクリック。
PATHの「編集」をクリック。
以前の設定を壊してはまずいので、PATHの設定内容をコピーしてバックアップした後、編集を行う。
C\xxxx;C:\yyyyy;C:\Program Files\ffmpeg-win64\bin
という具合に、
「;C:\Program Files\ffmpeg-win64\bin」を追加する。
「OK」を続けて押して、終了。
ffmpegのヘルプメニューのコマンドをDOSコマンドプロンプトに入力して、ヘルプメニューが表示されれば成功です。
> ffmpeg -h
次にMP4からMP3へのデータ変換をしたいファイルのディレクトリに移動します。
コマンドプロンプトにて、cdコマンドを使って、
cd C:\Users\xxx\Documents\yyyy
などで移動します。
dirコマンドで、変換したいファイルがあるか確認します。
変換するファイルをコピーして、バックアップを先にとっておきます。
通常のMP3 128kbsのファイルを作成したいなら、
> ffmpeg -i inputfile.mp4 -ab 128k outputfile.mp3
と指定して、リターンキーを押すと処理が始まります。
後は、自動で処理が終わるのを待ちます。
MP4ファイルと同じディレクトリに、MP3ファイルが作成されているはずです。
「東京大学GCIデータサイエンティスト育成講座の演習コンテンツ」（ipynb形式）を読む
松尾研究室の「東京大学GCIデータサイエンティスト育成講座の演習コンテンツ 公開ページ」（ipynb形式）を読む手順です。
「東京大学GCIデータサイエンティスト育成講座の演習コンテンツ 公開ページ」のサイトに行きます。
http://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/gci_contents/
同サイトのやや下部に「ダウンロード」の箇所があります。
そこをクリックすると、「注意事項、利用規約」が記載されているので、よく読んで同意してから、ダウンロードを始めます。
Chaptersというフォルダーが見えます。
画面右側の「…」をクリックします。
「直接ダウンロード」をクリックしてダウンロードを開始します。
weblab_datascienceというZIP形式のファイルがダウンロードされているはずです。
そのファイルをマウスの右クリックで「展開」します。
展開後、weblab_datascienceのフォルダーが作成され、その中にchaptersがあり、その中にChapter1_ver2.ipnybなどのチャプターごとのipnyb形式のファイルができています。
ipnyb形式のファイルは、前回のブログに書いた「Jupyter Notebook」で読めます。
「Jupyter Notebook」を立ち上げます。
黒いDOSプロントが表示されますが、こちらは気にせずに、Chromeなどのブラウザを見ます。
そうすると、「Jupyter Notebook」のタブが作成されています。
「Jupyter Notebook」右側の「New」を指定して、Folderを選択します。
先ほどダウンロードしたweblab_datascienceのフォルダーを選択します。
weblab_datascience → chapters → Chapter1_ver2.ipynb と目的のファイルを指定していきます。
Chapter1_ver2.ipynbをクリックします。
（わずかに時間がかかって）Chapter1_ver2の内容が表示されます。
「Anaconda Navigator」で「Jupyter Notebook」と「RStudio」をインストールする。
前回のブログで「Anaconda Navigator」を入れた後、「Jupyter Notebook」と「RStudio」をインストールします。
スタートメニューにある「Anaconda Navigator」のアイコンをダブルクリックすると、「Anaconda Navigator」にて、希望するソフトのインストールの画面が表示されます。
（この画面が出るまで、少々時間がかかります。）
「Jupyter Notebook」と「RStudio」のアイコンの下に「Launch」と表示されているので、まず、「Jupyter Notebook」をインストールして、次に、「RStudio」をインストールします。
（すべてインストールする必要はなく、２つのうち、１つだけ必要なら、そちらだけインストールします。）
Anacondaで、「Jupyter Notebook」「Spyder」「RStudio」を一度にダウンロードする。（Windows）
東京大学GCIデータサイエンティスト育成講座の演習コンテンツ（ipynb形式）が無償公開されたため、その文献を読むために、Jupyter Notebookが必要になりました。
また、放送大学でRを使った講座「データの分析と知識発見（'16）」があり、そこではRStudioを使っているので、Anacondaで一括してダウンロードすることにしました。
Anacondaのダウンロードサイトに行きます。
https://www.anaconda.com/download/#_windows
すると、同サイトに「Anaconda 5.1 For Windows Installer」が表示されているので、Python 3.6 versionの64-Bit Graphical Installer (537 MB)をダウンロードしました。
（2018年4月20日）
ダウンロードした場所に、「Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64」（アプリケーション形式）があるので、マウスの右クリックで「開く」を選びます。
インストーラが作動したら、「Next」を押します。
ライセンス契約は「I Agree」を押します。
「Just Me」が選択されていたら、「Next」を押します。
インストール先は、「Next」を押します。
２つのチェック項目が表示されます。（PATH への設定と、Python 3.5をデフォルトのPythonとする）、これも「Next」を押します。
インストールが始まり、「Finish」が表示されたら、押します。
スタートメニューの「すべてのプログラム」に「Anaconda3 (64bit)」が表示されていれば成功です。
WindowsにPythonをインストールしてみました。
Windows7にPython 3.6.5 をインストールしてみました。
https://www.python.org/downloads/ のサイトに行きます。
画面の冒頭ではなくて、その下に来る
Looking for a specific release?
Python releases by version number:
の下に並んでいるデータをダウンロードします。
Python 3.6.5 （2018-03-28 時点）
インストールが終わったら、ダウンロードしたアイコンをダブルクリックします。
次に、インストールを開始する画面が出てきますが、必ず「Add Python XXX (Version) to PATH」にチェックを入れて、Install Nowをクリックします。
これで通常は、成功するはずです。
確認方法は、Windows7の場合、「スタート」→「すべてのプログラム」→「アクセサリ」→「コマンドプロンプト」で、黒いコマンド入力の画面を出します。
C:\Users\PCのユーザー名> が出るので、以下を入力します。
python --version
ここで、 「Python 3.6.5」と表示されれば成功です。
