Windows7で、「はじめての深層学習プログラミング」を写経してみる（１－２）第1章後半
前回は、第1章前半を写経してみた。（全部はできなかったが）
http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=17706
清水 亮 (著)
はじめての深層学習（ディープラーニング）プログラミング Kindle版
技術評論社 (2016/12/7) 2,462円
今回は、「第1章 深層学習超入門」後半を写経してみる。
（環境）
Dell XPS 8700
Core i7-4770 3.40 GHz
RAM 32GB
GPU NVIDIA GeForce GTX 660
Windows 7 Pro 64bit
VirutualBox 5.1.22
Ubuntu Desktop 14.04
（１） ~/deel/tiny.py をコピーして、opencv.pyを、以下のように作成。
自分のパソコンにはWebカメラはついていないので、こちらのスクリプトは実行できず。
コピーして、opencv3.py という名前で、以下のように保存。
自分のスマホで3秒ほどのマグカップの動画を撮影し、test.mp4という名前をつけて、Ubuntuにメールで送信し、~/deel/ フォルダの中に保存。
端末（ターミナル）を開いて、
cd deel
python opencv3.py
おお！すごい！coffee 89.5%, cup 8.0 % 素晴らしい！自分が持ってきた動画や画像を、すぐに判定してくれるのは、これは面白い！
ちなみに、正しいスクリプトは、以下であった。
（２）画像の学習の準備
ここで、突然、Ubuntu14.04に、Visual Studio Codeをインストールする。
インストールには10分くらいかかりそう。。。
端末（ターミナル）で、
code
と入れると、おなじみの画面が出てくる。少しほっとした。
端末画面を出すのに、Linux版では、Ctrl+@は使えないらしく、右下の青いバーの上の方をドラッグしたら、希望していた「端末」画面が出てきた。
cd data
./getCaltech101.sh
最初のダウンロードに、5分くらいかかる。
さらに、解凍？に数分かかった。
deel/data/labels.txt の中身
上記の本の筆者によると、
画像を学習させるなどのタスクの場合は、CaffenoBVLC事前学習モデルを流用するか、自分で学習させたい場合は、NVIDIA Digits や、CSLAIERなどのGUI環境を使って学習させ、
学習結果を使いたいときだけ、DeelやChainerなどでプログラミングするのが効率的らしい。
（３）深層学習のためのGUI環境CSLAIERのインストール
CSLAIERとは、ソニーCSLと株式会社UEIが共同開発したChainerベースのGUI環境とのこと。
Python 2.7であり、Python3に対応していないところが、私にとってはつらいところ。
すごく使いやすそうなので、ぜひ、Python3と、Tensorflow1.0に対応してほしいところ。（本来なら、こういうソフトは有料なのかな。。。）
https://github.com/SonyCSL/CSLAIER
cd ~/deel
git clone https://github.com/SonyCSL/CSLAIER.git
cd CSLAIER
./setup.sh
pip install -r requirements.txt
./run.sh
途中で、sqlite3コマンドが見つかりませんと出るので、
sudo apt-get install sqlite3 libsqlite3-dev
なんかwarningがたくさん出てきて、インストールに何十分か時間がかかりそうな予感。。。
なんか最後に赤いエラーが出ており、だめだったかのかもしれない。
だめだったので、公式github（https://github.com/SonyCSL/CSLAIER）を見て以下のコマンドを入力。
$ sudo apt-get install python-pip $ sudo apt-get install python-dev $ sudo apt-get install libhdf5-dev $ sudo apt-get install python-opencv $ sudo apt-get install sqlite3 $ sudo apt-get install python-matplotlib $ sudo apt-get install nkf
$ ./setup.sh # setting up database $ pip install -r requirements.txt # install python dependenceis $ ./run.sh # run server
これはさっき来た道、、、
何かいろいろダウンロードしている。
なんかまた赤いエラー。
このあと、2時間くらい悪戦苦闘したが、なぜか、scipyがインストールできないとかで、どうしても、CSLAIERをインストールすることができなかった。。。
CSLAIER以外にも、NVIDIAの、DIGITSというソフトがあるらしい。。。（CSLAIERの方が画面がかっこいいのでそっちを使いたいが、、、）
とそのころ、、、
https://www.scipy.org/install.html
sudo apt-get install python-scipy
どうやっても入らなかったscipyがインストールできた。
./run.sh
おそるおそる、Firefoxで、localhost:8080 を開いてみると、、、
やったー！カッコイイのキター！
環境構築に半日かかりました。疲れた。
ちゃんと、GPUないですと言われています。。。VirtualBoxから、ホストマシン（Windows7）のGPUが使えないものか、、、
とりあえず使ってみる。
ZIPファイルの作成
CSLAIERで、Datasetの追加
っていうか、CSLAIERかっこいい！これは私好みである。Python3であれば、、、もっとインストールが簡単だったら、、、Windowsに直接インストールできたら、、、
（４）学習をさせてみる
Model の、 +New をクリック
Choose Network templateのところで、nin.pyを選択し、下の方にあるCreate ボタンをクリック。
本当はGPUが欲しいところだが、無しのままで、Start Train をクリック。
ありゃ、Processingで3分くらい待った後、In Progress 画面になった。
エポックは10にしたが、何日かかるのかな？時間がかかりすぎるようであれば、途中でストップするつもりである。
30分待ったが、全く動く気配がない。端末を見てみると
とりあえず、Terminateボタンをクリックして、学習をストップ
なんか中止するだけでも10分くらいかかりそうな感じ。
少しだけでもいいのでグラフを見たかったが、、、なんかCSLAIERはうまくいかなかった。GPU必須と思われた。しかし、何万円もするパソコンに仮想環境ではなく、直にUbuntuを入れるなんて私にはそんな資金的余裕はない。まあ、仕方ない。
一晩走らせた後、中断したところ、以下のようにほんの少しだけ、学習してくれたらしい。。。
（参考）
https://stackoverflow.com/questions/26575587/cant-install-scipy-through-pip
http://pongsuke.hatenadiary.jp/entry/2017/03/15/160657