これまでのあらすじ:
2016年3月、フェルト生地を手で裁断している際にレーザーカッターがあれば複雑なカットが容易にできるなあと思って、安価になってきたレーザーカッターを購入しようと思ったのがきっかけ。調べていくうちに、合板も切れたほうがいいと思うようになって、CNCルーター(CNCミリング)についても考えるようになった。
Arduinoは以前から使っており、CNCシールドがあると気付いて自作も可能と思うようになった。当初はShapeOkoやX-CARVEを参考にMakerSlide、OpenRail、V-Wheel、2GTタイミングベルトなどで5万円くらいで自作しようと思っていた。AliExpressでも部品が安く買えることが分かって、しばらくは部品探し。探せば探すほど安くて本格的な部品も見つかってくるので、そんなにケチらなくてもいいのではないかと徐々にスペックアップ。最終的には剛性や精度のことも考えてボールスクリューやリニアスライドを使うことになり、予想以上に重厚な3軸CNCマシンをつくることに(約7万円)。
構想から約5週間(制作約3週間)でルーターとレーザーともに使えるようになり、現在はgrbl1.1+Arduino CNCシールドV3.5+bCNCを使用中(Macで)。余っていたBluetoothモジュールをつけてワイヤレス化。bCNCのPendant機能でスマホやタブレット上のブラウザからもワイヤレス操作可能。
その他、電子工作・プログラミング、最近は機械学習などもやっています。基本、Macを使っていますが、機械学習ではUbuntuを使っています。


CNCマシン全般について:
国内レーザー加工機と中国製レーザー加工機の比較
中国製レーザーダイオードについて
CNCミリングマシンとCNCルーターマシンいろいろ
その他:
利用例や付加機能など:
CNCルーター関係:

*CNCマシンの制作記録は2016/04/10〜の投稿に書いてあります。

2018年4月9日月曜日

Tensorflow 1.7へバージョンアップ

Tensorflowは少し前に1.6へバージョンアップしていたにもかかわらず、pytorchを使っていたため1.5のままでした。しかし1.6のあとすぐに1.7へバージョンアップしており、eager executionが改良された模様。



TensorflowはさすがGoogleだけあって開発スピードがはやいのか、内容に追いついていくのが大変。
Tensorflowといえば、

tf.placeholder()
tf.Variable()
tf.Session()

でコーディングしていくイメージでしたが、より使いやすくするために

tflearn : easy to learn, high level API
slim : a lightweight library for defining, training and evaluating models
estimator : a high-level TensorFlow API that simplifies ML programming
keras : a higher API wrapper
eager : define by run
lite : mobile, RPi

などが次々と導入されたため、どれがいいのかわかりにくくなってきたという感じ。
kerasが使えるようになってからは、シンプルなコーディングが可能になったけれども、pytorchのようなdefine by runタイプが便利になってきたこともあって、Tensorflowもeagerを導入してdefine by runも普通に使えるようになった感じ。

なんでもありとなってきたTensorflowという感じで、やはり機械学習フレームワークとしてはTensorflowがなんだかんだいって便利なのかもしれません。
ということで、使い勝手が改良されたTensorflowも再度使おうと、1.5から一気に1.7へバージョンアップしてみました。

GPUを使用しているので、

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.7.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

のpipコマンドでAnaconda仮想環境内にインストールしてあったtensorflow-gpu-1.5.0をアップグレード。
eager executionが便利そうなので、少し慣れておこうかと。

最近は、ベイズ推定などの確率的プログラミングに興味があって、

GPy
Pyro
Edward

などを勉強していまずがTensorflowにも、

Tensorflow Probability

というライブラリができたようで、Tensorflowだけであらゆることが可能となってきた感じ。



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