ssh接続できない問題

sshでX転送がうまく行ってなかったのを修正したのでメモ.

xhost +したり,/etc/ssh/sshd_configでX11Forwarding yesしたり-Xオプションつけたり-Yオプションつけたりしても,接続先で環境変数のDISPLAYに値が入らなかったので調べてみると,ipv6が悪いっぽいことがわかった.
解決策は, /etc/ssh/sshd_config に以下の設定を追加.

AddressFamily inet

そしてsshdを再起動.

sudo service sshd restart

これで無事sshでXを飛ばせるようになった.

MacBook Proが充電できないとき

今朝起きたらMacBook Pro (2017)が起動しなくなっていた.
ACアダプタに繋いでいるのに,ずっと充電されず,0%のまま….

ちょっと焦ったけど,調べるとSMC (System Management Controller)をリセットすれば良いということがわかった.

リセットの仕方は以下の通り.

  1. キーボード左側のShift+Control+Optionを押しながら電源ボタンを10秒押す
  2. その後,キーを離してから電源ボタンを押す

これは公式にも書かれていた.

その後MacBookは起動し,無事使えるようになった.

Darknetの設定中の"policy"

cfgファイルの中にpolicyというのがあって,よくわからなかったので調べてみた.
policyは学習率を決定するパラメータらしい.

darknetのnetwork.cを読むと,以下のようになっている.

switch (net->policy) {
    case CONSTANT:
        return net->learning_rate;
    case STEP:
        return net->learning_rate * pow(net->scale, batch_num/net->step);
    case STEPS:
        rate = net->learning_rate;
        for(i = 0; i < net->num_steps; ++i){
            if(net->steps[i] > batch_num) return rate;
            rate *= net->scales[i];
        }
        return rate;
    case EXP:
        return net->learning_rate * pow(net->gamma, batch_num);
    case POLY:
        return net->learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net->max_batches, net->power);
    case RANDOM:
        return net->learning_rate * pow(rand_uniform(0,1), net->power);
    case SIG:
        return net->learning_rate * (1./(1.+exp(net->gamma*(batch_num - net->step))));
    default:
        fprintf(stderr, "Policy is weird!\n");
        return net->learning_rate;
}

何も指定しないと,学習率は一定.
これはconstantを指定したときと同じ挙動.

stepの場合,scaleパラメータで指定した値のbatch_num/net->step乗の割合で学習率を減衰させていく.

Power8上のLinuxでzshコンパイル

ソースコードを落としてきて普通に
./configure
make
make install

しようとすると,
configure: error: cannot guess build type; you must specify one
と表示されて ./configure の段階で失敗する.

この場合,ビルド先のアーキテクチャがわかってないのが原因なので,
./configure --build=ppc64-linux
という風に指定するとうまくいく.

OpenPoseの使い方メモ

OpenPoseとは

OpenPoseはDeep Learningを使って単眼カメラから人体姿勢を推定するライブラリで,CVPR2017でRealtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fieldsというタイトルで発表されたもの.

OpenPose

公式ページの情報を要約すると,画像,ビデオ,webcam,IPカメラから18点のキーポイントが検出可能.各種フォーマットで結果を保存可能.

他にも,左右の手から21点,顔から70点のキーポイントを検出するオプションもある.

これらはUbuntu,Windows,Nvidia TX2で動作する.

 

というわけで,色々な用途に使えるので,よく使うオプションのメモ.

実行方法

例えば,USBカメラを使う場合は以下の通り.

./build/examples/openpose/openpose.bin

ディレクトリ内の画像を一括で処理する場合

./build/examples/openpose/openpose.bin -image_dir /path/to/image

ビデオに対して処理する場合

./build/examples/openpose/openpose.bin -video /path/to/vieo

IPカメラの場合

./build/examples/openpose/openpose.bin -ip_camera (RTSPかHTTPでURLを指定)

姿勢推定結果の画像を保存したい

以下のオプションを追加

-write_images /path/to/directory

元画像を保存したい

以下のオプションを追加

-render_pose 0 -write_images /path/to/output_directory

ちなみに,-render_pose 1 でCPUを使った描画になり,デフォルトの -render_pose 2 よりも高速.

姿勢推定結果の座標値を保存したい

以下のオプションを追加

-write_keypoint /path/to/output_directory

デフォルトではyml形式で保存される.ファイルは,-write_imageをした時の画像と同じ番号が割り振られるので,画像とほぼ同じファイル名で1画像1ファイルで保存されていく.

wgetでBasic認証付きのページをダウンロード

wget先のURLを指定する際に,basic認証のユーザ名とパスワードを以下のように設定すれば良い.

http://username:password@www.server.name/path/to/file

ここで,passwordに「@」が入っていると,それ以降がサーバ名だと解釈されてうまくいかない.

http://username:p@ssword@www.server.name/path/to/file

こういう場合,ssword@www.server.nameがサーバ名だと思われてしまう.

パスワード中の「@」を「%40」に置き換えることでこれを回避できる.

http://username:p%40ssword@www.server.name/path/to/file

Fedora 23でchainerインストール

今,Fedora 23はgccのバージョンが5.3.1なので,そのままchainerをインストールしようとすると,コンパイルエラーが発生する.

原因は,以下の2点

  • CUDAがgcc 4.9までしか対応していないこと.
  • enumの扱いが変わったこと.

CUDAのgcc対応

コードを見ると,

/usr/local/cuda/include/host_config.h

の115行目に,GCCのバージョンが4.9より大きいとエラーになるような #error が書かれている.
仕方ないので,これをコメントアウトして次のようにするとコンパイルが通るようになる.

#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
   ↓
//#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

enumの扱い

元々enumはint型として扱えていたが,それができなくなっている.なので,

typedef enum enum_etype{
    a = 1
    b = 2,
    c = 3
} Etype;

int main(){
    Etype x = 0;
}

のようなコードはコンパイルエラーになる.これを防ぐにはgccのオプションに"-fpermissive" をつければ良い.

なので,chainerをインストールする際に,

alias g++="g++ -fpermissive"
pip install chainer

としたらいけた.正しいやり方かどうかわからないけど.

evervimでリストの入れ子が出来るようにした

vimにはEvervimというプラグインがあり,Evernoteのノートをvimから直接編集できます.
しかも,markdownを使って書くことができます(要pythonのmarkdownモジュール).

が,しかし

以前使っていた時に,保存して再度開くと,書いたものが消えている,ということが何度かあったので,しばらく使っていませんでした.

今回,そのバグフィックスをしました.
調べてると幾つか問題がありましたが,その一つが,ulやolのリストを入れ子にすると,再度開いた時に,入れ子構造が壊れて,入れ子の上の階層に戻って以降が消える,というもの.

evervimのコードを見ていくと,Evernote用のXML形式であるENMLをパースしてmarkdownへと変換する関数が,入れ子に対応していなかったのを発見.
修正してプルリクエストしておきました.

LibSVMはOpenMP化して使いましょう

LIBSVMというSVM(Support Vector Machine)のライブラリがある.
SVMで学習したり認識したりするときは特徴ベクトルとサポートベクトルの演算があり,結構時間がかかる.

FAQを見ると,OpenMPで並列化させる方法が載っている.
OpenMPで並列化をすれば,CPUのコアを複数使って効率よく学習や認識ができるのでおすすめ.

これを見て知りました.
LIBSVMをマルチコア環境で速くする方法 using OpenMP+おまけ

VimRepress導入してみた

VimRepressというvimプラグインがあって,vimからwordpressに投稿できる.
今回,ブログ更新のために導入してみた.

markdownと組み合わせると,ブログ書きたくなった時に

  1. vimを起動
  2. :BlogNew
  3. ブログをMarkdownで書く
  4. :BlogSave publish

でサクッとブログ更新できるので超捗る.
今までWordPress開いて記事書いて…ってやるのが面倒でブログ記事が滞っていたけどこれなら….

色んなサイトで紹介されているので参考まで.