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2017/07/12 テーブル一覧を取得
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テーブル一覧は「pg_tables」で 取得できるが、relfilenode などの細かい情報まではわからない。
「pg_class」「pg_tables」「pg_namespace」を利用するとある程度細かい情報まで取得できる。
publicのテーブル一覧情報取得
SELECT * FROM pg_class
LEFT JOIN pg_tables ON pg_tables.tablename = pg_class.relname
LEFT JOIN pg_namespace ON pg_namespace.oid = pg_class.relnamespace
WHERE relkind = 'r' AND relfilenode > 0 AND nspname = 'public';
*「relkind = 'r'」テーブル指定
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2017/07/08 OSX SieeraにChainerインストール
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Chainerインストール
$ pip install chainer
chainer/chainerからサンプルをダウンロード
サンプルを動かす
機械学習のHello-World「train_mnist.py 」を動かしてみる。
*初回時は画像素材をダウンロード
*デフォルト設定だと20回学習
$ python3 train_mnist.py
GPU: -1
# unit: 1000
# Minibatch-size: 100
# epoch: 20
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz...
epoch main/loss validation/main/loss main/accuracy validation/main/accuracy elapsed_time
1 0.191203 0.107441 0.942 0.9668 20.6231
2 0.0746089 0.0724309 0.9769 0.9779 43.3326
3 0.0483745 0.0715516 0.9848 0.9798 66.719
4 0.0341754 0.0789327 0.988833 0.9795 89.0281
5 0.0292061 0.0925641 0.9908 0.9752 109.421
6 0.0256707 0.0715148 0.991683 0.9806 132.37
7 0.0188833 0.0750383 0.993767 0.9808 153.467
8 0.0178651 0.0916148 0.993967 0.9798 173.683
9 0.0190301 0.0876899 0.9941 0.9805 194.203
10 0.0147034 0.0869119 0.995183 0.9813 217.873
11 0.0140121 0.088435 0.995817 0.9802 242.648
12 0.0151053 0.0939939 0.99495 0.9823 268.818
13 0.0103742 0.0957632 0.996717 0.9829 292.792
14 0.00854318 0.0905123 0.997467 0.9821 317.834
15 0.00866289 0.118263 0.99745 0.9766 343.89
16 0.0151463 0.0986677 0.99545 0.9817 368.499
17 0.00866498 0.0853589 0.99735 0.9842 395.06
18 0.00716674 0.131718 0.997883 0.9776 421.821
19 0.00858464 0.111747 0.997567 0.9834 448.749
20 0.0127154 0.103087 0.996683 0.9814 474.769
OpenCV3インストール
運よくNVIDIA製のグラボを積んだマシンを持っていたらGPUモードで計算させられます。
（自分は持ってない・・・）
NVIDIAからCUDAダウンロード
$ brew tap homebrew/science
$ brew install opencv3 --with-contrib --with-python3 --without-python
$ vi .bashrc
export PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/bin:$PATH
export DYLD_LIBRARY_PATH=/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH
if [ -f ~/.bashrc ]; then
. ~/.bashrc
fi
OpenCV3ライブラリリンク
$ ln -s /usr/local/Cellar/opencv3/3.2.0/lib/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-darwin.so ~/.pyenv/versions/3.6.1/lib/python3.6/site-packages/
$ ln -s /usr/local/Cellar/opencv3/3.2.0/lib/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-darwin.so ~/.pyenv/versions/anaconda3-4.4.0/lib/python3.6/site-packages/
OpenCV読み込みテスト
$ python
>>import cv2
>>
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2017/07/07 OSX Sierraにpython3をインストール
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*brew、pipインストール済み
*.bash_profileでpyenvのパスを通しておく
Xcodeインストール対策
Xcodeをインストールしているとzlibがないとかで怒られる時がある。
$ xcode-select --install
pyenvインストール
$brew update
$ brew install pyenv
$ pyenv --version
pyenv 1.1.0
pyenvのパスを通す
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
Python3.x系インストールの場合
後述のAnacondaをインストールした方が楽なような気がするが、とりあえず3.x系をインストール
$ pyenv install --list
$ pyenv install 3.6.1
$ pyenv versions
* system
3.6.1 (set by /Users/yoo/.python-version)
バージョン切替
$ pyenv global python3.6.1
$ pyenv local python3.6.1
$ pyenv rehash
$ pyenv versions
system
* 3.6.1 (set by /Users/yoo/.python-version)
各種ライブラリインストール
バージョンを確認して、
pip -V
pip 9.0.1 from /Users/yoo/.pyenv/versions/anaconda3-4.4.0/lib/python3.6/site-packages (python 3.6)
お好みで
$ pip install numpy scipy six pandas matplotlib scikit-image
Anaconda3.x系インストールの場合
$ pyenv install anaconda3-4.4.0
$ pyenv global anaconda3-4.4.0
$ pyenv local anaconda3-4.4.0
$ pyenv rehash
$ pyenv versions
system
3.6.1
* anaconda3-4.4.0 (set by /Users/yoo/.python-version)
$ python -V
Python 3.6.1 :: Anaconda 4.4.0 (x86_64)
Anaconda確認
$ conda -V
conda 4.3.21
$ conda list
yohei.yoshikawa@gmail.com
