Rできれいな図を描く(円グラフ)

R

value <- c(50, 51, 29, 35, 18, 68) mycol <- c( rgb(134, 202, 232, maxColorValue = 255), rgb(153, 165, 204, maxColorValue = 255), rgb(246, 170, 200, maxColorValue = 255), rgb(254, 210, 122, maxColorValue = 255), rgb(245, 162, 108, maxColorV…

Rできれいな図を描く(棒グラフ)

R

2010 2011 2012 2013 2014 2015 1 149 136 133 122 118 144 2 174 132 154 111 126 152 データの作成 データの読み込み(Excelからクリップボード経由で読み込む想定) mydata <- read.table(file = "clipboard", header = T, check.names = F) mymatrix <- …

Rできれいな図を描く(折れ線グラフ)

R

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 A 43.30 44.50 43.60 44.30 44.20 43.80 43.50 43.70 B 22.80 21.90 21.00 20.20 19.40 18.80 17.80 16.90 C 10.60 10.70 11.70 11.80 12.30 13.10 14.20 14.20 データの読み込み(Excelからクリップボード経由で読…

Rで横軸が時系列のグラフを書く

R

日付の場合 a <- as.Date(c("2017/4/15","2017/5/2","2017/8/31")) b <- c(2,8,7) par(xaxt="n") plot(a,b,type="b",ylim=c(0,10),xlab="time",ylab="value") par(xaxt="s") axis.Date(1,at=seq(min(a),max(a),"month"),format="%m月%d日") 時間の場合 a <- …

MXNet-1.0.0公開

ついにversion 1.0.0が公開された。 Windowsからもpipでインストール可能。

rmarkdownで表を書く

R

rmdファイル --- title: "irisテーブル" output: html_document --- ```{r} head(iris) ``` --- ```{r results="asis"} print(xtable(head(iris)),type="html") ``` --- ```{r results="asis"} al <- rep("center",ncol(iris)+1) print(xtable(head(iris), a…

Rの結果をPDFに出力する (rmarkdown)

R

以前にも同様のことを書いた touch-sp.hatenablog.com 今回は「rmarkdown」パッケージを使用する PDF出力はWordで行う rmdファイルを用意する(Markdown1.rmd) --- output: word_document --- ```{r echo=FALSE} print(title) t.test(セトサ, バージーカラー,…

Windows10 で TFlearn を使う

環境 Windows 10 Pro 64bit CPU only TensorFlowをAnacondaの仮想環境にインストール 公式サイト通り 仮想環境に以下でTFlearnをいれる。 pip install tflearn 以下の4点が必要であった。 pip install Scipypip install h5pypip install jupyterこちらから以…

Rの小技

R

過去の記事をまとめたもの ■ExcelファイルをRに読み込む クリップボード経由でファイルを読み込む方法 mydata <- read.table(file="clipboard",header=T,sep="\t") ■データフレームの入力 mydata <- edit(data.frame()) ■プロットのマーカーをきれいに表示…

WindowsでMXNet-Gluon-Style-Transferを使ってみる(GPUなし)

GPU版はこちら touch-sp.hatenablog.com 環境 Windows10 Pro 64bit Anacondaに仮想環境を作成 conda create -n gluon python=3.6 anaconda activate gluon pip install mxnetpython 2.7では最後の実行がうまくいかなかった MXNetのソースをダウンロード 『こ…

WindowsでMXNet-Gluon-Style-Transferを使ってみる(GPUあり)

CPU版はこちら touch-sp.hatenablog.com 環境 Windows10 Pro 64bit GeForce GTX 1080 (CUDA 8.0, cuDNN 6.0) Anacondaに仮想環境を作成 conda create -n gluon python=2.7 anaconda activate gluon pip install mxnet-cu80==0.12.0 MXNetのソースをダウンロ…

GluonでMNIST

下記の本で紹介されているニューラルネットワークをGluonで書いてみる。ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この…

MXNet-0.12.0公開(mxnet-ssdとneural-styleを使ってみた)

MXNet-0.12.0が公開された。 Windowsでもpipから最新版がインストール可能になっている。 mxnet-ssdとneural-styleを使ってみた。 環境 Windows10 Pro 64bit GeForce GTX 1080 (CUDA 8.0, cuDNN 6.0) openCVをインストール 『こちら』からopencv-2.4.13.2を…

Darknet YOLOのハイパーパラメーター(学習率)

github.com 学習率が徐々に変化する仕様になっているらしい。 learning_rate=0.0001 policy=steps steps=100,25000,35000 scales=10,.1,.1 [0 - 100] iteration learning_rate will be 0.0001 [100 - 25000] iteration learning_rate will be 0.001 [25000 -…

Darknet YOLOの進化がとまらない

github.com YOLOで『densenet201』が使えるようになった。 pre-trained weights 『densenet201.300』をダウンロード cfg-file 『densenet201_yolo2.cfg』をダウンロード darknet.exe detector train obj.data densenet201_yolo2.cfg densenet201.300 (おま…

手っ取り早くWindowsでmxnet-ssdを使う方法(GPUあり)

環境 Windows10 Pro 64bit GeForce GTX 1080 (CUDA 8.0, cuDNN 6.0) Anaconda4.4.0(Python2.7version)をインストール openCVをインストール 『こちら』からopencv-2.4.13.2をダウンロード 解凍してパスを通す D:\ProgramFiles\opencv\build\x64\vc14\bin 『h…

YOLO学習のためのファイル操作もろもろ (2)

画像の左右反転 import glob import os from PIL import Image jpgfiles = glob.glob("./images/001/*.jpg") for f in jpgfiles: (dirname, filename) = os.path.split(f) (name,ext) = os.path.splitext(filename) new_img = "LR_" + filename new_txt = "L…

YOLO学習のためのファイル操作もろもろ

複数のファイルに連番をつける Windowsの場合にはコマンドプロンプト(あるいはPower Shell)を使えばできる。 新たに勉強するのが面倒くさいのでRで行う。 (例としてPASという名前がついたtifファイルに連番をつける) mypath <- getwd() setwd(choose.dir…

Python素人がWindowsでmxnet-ssdを使うまでの長い長い道のり

DarknetのYOLOを試してみたらどうしてもSSDも試したくなった そこで真剣にPythonに取り組もうと決めた 今後はRとPythonの両方を使っていく 環境 windows7 64bit GPUなし Pythonのインストール Python3.5を選択(Anacondaはよくわからないので選ばなかった!…

WindowsでDarknetのYOLO-v2を試してみる

Deep learningの世界ではLinux+Pythonが主流。 自分のようにWindows+Rでやっているのはおそらくかなりの少数派。 物体検出をmxnet-ssdでやろうと思ったが今のところPythonを使わないといけない。 そこでDarknetのYOLOに興味をもった。 参考にさせて頂いたサ…

RでMXNet(9)

vgg16モデルを使ったfinetune Kaggleの「Dogs vs. Cats」をやってみる 学習データ、テストデータの準備 学習データは犬の写真2000枚、猫の写真2000枚 テストデータは犬の写真1250枚、猫の写真1250枚 library(EBImage) #jpeg画像を配列に変換 x_train <- arra…

WindowsのRからGPU版MXNetを使う

環境 Windows 10 Professional GeForce GTX 1080 Microsoft R open 3.4.0 手順 Visual C++ 2015 Build Toolsをインストール CUDA Toolkit 8.0をインストールするためにはVisual Studio 2015が必要と書かれているが実はこれだけインストールしていれば問題な…

RでMXNet(8)

速報 Githubをなんとなくのぞいてみたら、 400 mx.model.FeedForward.create <- 401 function(symbol, X, y=NULL, ctx=NULL, begin.round=1, 402 num.round=10, optimizer="sgd", 403 initializer=mx.init.uniform(0.01), 404 eval.data=NULL, eval.metric=N…

RでMXNet(7)

Windows10 64bit Microsoft R Open 3.4.0 ネットワークモデルを変更する方法 Fine-tuneをするにあたって大事 いつの日かGPU搭載パソコンが手に入ることを夢見て簡単なモデルで練習(泣) 数年前に手に入れたノートパソコン(Intel第3世代 Ivy Bridge搭載)で…

RでMXNet(6)

Windows10 64bit Microsoft R Open 3.4.0 VGG16訓練後モデルを取得する方法 download.file("http://data.dmlc.ml/models/imagenet/vgg/vgg16-symbol.json","vgg16-symbol.json") download.file("http://data.dmlc.ml/models/imagenet/vgg/vgg16-0000.params"…

RでMXNet(5)

訓練後のモデルの保存(手動) mx.model.save(model, "mymodel", 5) 最後の数字は訓練の回数を表す。 同じモデルでも数字を変えればパラメータを別々に保存できる。 たとえば10エポック訓練した後のパラメータ、20エポック訓練した後のパラメータなどなど。 …

RでMXNet(4)

Kaggleの「Dogs vs. Cats」をやってみる。 こちらを参考にさせて頂いた。 train.zip(25000枚のjpeg画像)をダウンロードして解凍。 猫、犬の画像をそれぞれcatフォルダ、dogフォルダに分ける。 データの準備 library(EBImage) #jpeg画像を配列に変換 x_trai…

RでMXNet(3)

MNIST 99%以上を目指す! と言っても下記の本で紹介されているニューラルネットワークをMXNetで書いただけ。ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メ…

RでMXNet(2)

optimizerを変えて畳み込みNNを作ってみた。 library(mxnet) #訓練データの読み込み x_train <- array(t(readRDS("x_train")),c(28,28,1,60000)) / 255 t_train <- apply(readRDS("t_train"), 1, which.max) - 1 #テストデータの読み込み x_test <- array(t(…

RでMXNet(1)

ついにフレームワークに手を出した。 数ある中で「MXNet」を選択。(なんとなくRから使いやすそうなので)WindowsのCPU用のインストールは非常に簡単。 Rのコマンドラインに以下を入力。 install.packages("drat") drat::addRepo("dmlc") install.packages("…