急に時間が空いたので前々から興味のあった機械学習ライブラリ、Chainerをいじってみました。といっても、機械学習に関してはド素人なので、以下のページをやってみただけですが。
機械学習のライブラリは色々と設定が大変という印象があったので時間がないとできないと思っていましたが、
pip install chainer
の一行だけで使えるようになっているのが素敵。
昔とはえらい違いですね。。
なお、numpy scipy scikit-learn等が必要です。これらをWindowsにインストールしておく必要があります。今回はすでにやっていたのであっという間です。
hellkite.hatenablog.com
サイトの通りにやったら、ちゃんとこんな感じの結果が得られました。
学習のところで固まってしまったので、不安でしたが30秒程度で戻ってきました。このくらいでも固まるのか･･･。ちゃんとやるならやっぱりGPUが欲しくなるかも。
色々と試したいこと*1はありますが、まずは今回やったことを調べて消化してから次のステップにいかないと分けわからない状態になりそうです。。
オーディオインターフェイスを使用中にこんな症状が出て困ってました。ちなみに
インターフェイスを繋いでしばらくは平気だけど、時間が経つとこれらの症状が出ます。せっかく買ったのにもう壊れた？
隙間時間にDTMしようとしてこんな症状が出るとやる気が損なわれますね…
でも、ちょっと調べてみたら、簡単な解決方法が見つかりました。
それは、PCを再起動する！
まぁ、うちの場合はMacなんですけどね。ずっと電源入れっぱなし、使わないときはスリープモードという使い方をしていました。オーディオインターフェイスはDTMで使うときだけ付けたり外したりしていたのですが、これが良くなかったみたい。
オーディオインターフェイスを使うときは再起動して繋ぎ直してあげた方が良いみたいです。PCそのものの動作も安定しますしね。
ちなみにNative Instrumentsのサイトに対策が色々載っていて参考になりました。ケーブルなどに気が入っていて、PCの負荷を確認するのは盲点でした。例えば、Macの場合、TimeMachineが動作するとノイズが入ったりします。
オーディオ処理のためのWindows最適化 | ナレッジベース | サポート
ナレッジベースには他にも色々なケースの情報があるので覗いてみる価値はあります。
あまり理解できませんでしたが、ケーブルやグランドの引き回し方なども情報がありました。
最近、何か買ったか何か壊れたかといったエントリばかり書いている気がします。。
さて、今月先月トラックボールとディスプレイを購入しました。
ディスプレイは、UnrealEngineを使って作業しているとどうしても画面１枚だと効率が悪いので購入を決断。買ったのはこれ。
初めは、50,000円くらいで解像度が2560×1600なディスプレイ*1にしようと考えていたけど、結局安価なFullHDにしました。画面が26インチを超えてくると疲れるのでは？というアドバイスをもらったので。。
もう少し安くて15,000円以下でも同じような大きさで買えたけど縦置きができるところが気に入りました。今後、UnrealEngine＋VR用にPCを買ったとして、机に最大３枚縦置きできるサイズです！
まぁ、そこまでするかはおいといて設置に自由度があるのは正義。
もうひとつ買ったのはトラックボール。
最近トラックボールの選択肢が増えてうれしい限りです。購入するのはマイクロソフトがトラックボールをリリースしていたとき以来。少し大きめのトラックボールがちょうどいいですね。
実際に店頭で確認したところ、手のサイズからしてこれしかありませんでしたが。
会社で使っています。マウスでも困っていなかったのですが、肩こりがひどく作業環境を改善したいという気持ちがありました。実際使っているとあまり感じませんが、自宅でマウスを使うとしょっちゅうマウスを持ち上げる動作をしていることに気づきました。
それがなくなっただけでも負担は減ってくれているはず。
実際、ディスプレイを買ってこんな感じで横に広くなったので自宅もトラックボールにしたいところ･･･。
トラックボールにしたら、次に気になるのはキーボード。体にやさしいものにしたいですね。肩幅より狭くなる通常のキーボードは猫背になりやすいそうです。肩幅で使えるセパレートタイプのキーボードがいいのですが、財布には厳しい･･･。
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探せば意外とあるみたいですけどね。
これまでゲームエンジンはUnityを使っていましたが、ライセンス形態が変わることをきっかけに、UE4を触り始めました。ライセンス以外にもUE4はムービー作成機能が充実しているので、自分の使い方だとUnityよりUnrealEngineの方があっているかなぁと･･･。インストール先のMacは推奨動作環境には届いていませんが、外部GPUを積んでるのでなんとかなるだろうとインストールして動かしてみました。
エディタが重い！
FPSを確認してみたら13FPS･･･。スクリーンショットではEffect関係のサンプルを開いていますが、スタータコンテンツでもガクガク。これじゃ安めのノートパソコンじゃいじることすらできないのでは？
そう思い、手元にあるWindowsのモバイルPCにダメ元で入れてみたら･･･意外や意外、スタータコンテンツがエディタ上でそれなりに動く･･･。
ちなみに、入れたWindowsマシンのスペック。
調べてみたらMacだとWindowsよりも重くなるらしいです。DirectXとOpenGLの違いみたい。Unreal Engine側もその辺は理解しているらしく、新しめバージョンではMetalに対応しているとのこと。
@xxJulexx UE4.11からMetal for Macに対応するので、Macでもある程度は軽くなると思います。
— alwei@デジゲー博D-03a (@aizen76) 2016年2月7日
MetalってMac OSだとEl Capitanで導入されていますね。うちのMacはまだYosemiteで頑張っていたので、これを機会にバージョンアップすることにします*1。さすがに今の状態のままで触る気にはならないし、、それに、モバイルPCに快適さで劣るのは納得がいかないですしね！
↓
El Captanにしてみました。
あんまり変わらなかったです･･･。残念･･･。てか、ほとんどのMacで満足に動作しないのでは？
CG用途のためにはデスクトップのWindowsPCを用意した方がよさそうですね。。
特に力を加えたとか、踏んづけたとか、そういったことは一切なく、、
メガネを拭いていたら、ポキっと根元から折れました。あまりのあっけなさに「やばい！」というより「は？」という感じでしばらく思考停止。
そんな折れ方ってあり？
見事に折れてます。たしかZoff SMARTって丈夫だ、折れないって宣伝していました。実際、力を入れても曲がるだけで折れる印象はなかったのですが。
早速、修理に出そうと近くの店舗に行きましたが、Zoff SMARTは修理というより交換という形になるみたいです。金属フレームのメガネは溶接という形で修理してくれたのですが、プラスティック製だと瞬間接着剤でくっつけるようにはいかないそうです。
結局、同じフレームが全店舗で存在しないということで交換不可。色違いはあるとのこと。ただ、印象が大きく変わってしまうのと、半額の手数料がかかるということだったので引き取ってきました。
たまたまレシートが出てきたのですが、ちょうど３年ほどで壊れたようです。これまで買ったメガネとしては短命の印象です。。安いから仕方がないのかな。。
ベイズの本を読んだ結果、統計学に急に興味が沸いてきました。
hellkite.hatenablog.com
ちょうど仕事でも統計を使ったシステムを作っているので、Excelとかよりはプログラミング言語で手を動かしながら進めていきたいなと。
今、統計でよく使用される言語といえば、PythonとRの２つでしょうか。どっちがいいのか悩みましたが、Pythonを選んでみました。昔使っていたことがあって馴染みがあるのが一番の理由です。
まぁ、一応、こんなエントリとかも見てみましたが･･･基本的にできることに大差はなさそう･･･？
postd.cc
本題のPythonのインストールです。
インストーラを使えば簡単にインストールできます。パッケージも大抵のものはpipというパッケージ管理ツールでインストールできます。
が、numpyとかscipyといった有名な演算ライブラリは注意が必要とのこと。この辺を参考にしました。
ちょっと面倒ですね。。
Pythonのコードを編集するエディタですが、VimではなくVisual Studio Codeを使ってみることにしました。本当はVimで統一できればいいのですが、かなり設定ファイルが肥大化していてごちゃごちゃしてしまったので今回は見送り。
Python用のExtensionを入れてみました。
github.com
色々機能があるみたいです。
また、Ctrl+Shift+BでCode内で実行できるようなので設定してみました。
opcdiary.net
後は、Pythonを思い出すところから･･･。
この辺で手ならししてから、統計に踏み込んでみようと思います。
仕事のテーマに自己位置推定という問題があり、その解説本として確率ロボティクスという本があることを知りました。これがそもそもの始まり。
バイブル的な本なのでとりあえず購入。
でもこれ、すっごい内容難しい！
そもそも、これを読むためには前提知識としてベイズ統計が必要らしいです。いろいろと調べてみた結果、確率ロボティクスを読むために必要な知識をまとめた記事があったので、これを参考にステップを踏んでいくことにしました。
ここで、一番初めにあげられているのが、図解・ベイズ統計「超」入門。
そうはいっても絵が気になる。。
ただ実際に本屋に行って中身をみて買いましたが、簡単に読み切れる割にはベイズの定理とは何かがわかりやすく書いてあり正解でした。数式はほぼなく、図と言葉で説明しているので読み物として進めることができる点がわかりやすく感じた原因だと思います。この本を読んだ後に大学の統計学の教科書にベイズの数式が載っていたのを見つけましたが、この本と照らし合わせてようやく意味がわかりました。
とはいえ、簡単な例題も自力では解けないので、もう少しこの本のレベルで慣れ親しんでから次のステップに進んだ方がよさそうです。
それにしても大学のとき、ベイズが何に使われているのか知ることができれば、統計学に興味を持ったと思います。勿体無いことをしたと思うと同時に、学校ではその学問が何の役に立つのかという知識を与えて、生徒に学ぶ意味を伝えないとダメですね。役に立つイメージがないと理解も進まないしモチベーションも上がらないと思います。
