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'''This script goes along the blog post
"Building powerful image classification models using very little data"
from blog.keras.io.
It uses data that can be downloaded at:
https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data
In our setup, we:
- created a data/ folder
- created train/ and validation/ subfolders inside data/
@takuya-andou
takuya-andou / googlenet.py
Created July 10, 2016 10:03 — forked from joelouismarino/googlenet.py
GoogLeNet in Keras
from scipy.misc import imread, imresize
from keras.layers import Input, Dense, Convolution2D, MaxPooling2D, AveragePooling2D, ZeroPadding2D, Dropout, Flatten, merge, Reshape, Activation
from keras.models import Model
from keras.regularizers import l2
from keras.optimizers import SGD
from googlenet_custom_layers import PoolHelper,LRN
def create_googlenet(weights_path=None):
@takuya-andou
takuya-andou / file0.txt
Created July 6, 2016 08:07
Labellioで作った分類器を自前のubuntuで動かそうとした時に出たエラーと解決策 ref: http://qiita.com/takuya-andou/items/20bfacaf21dfec965201
Gdk-CRITICAL **: gdk_cursor_new_for_display: assertion 'GDK_IS_DISPLAY (display)' failed
Traceback (most recent call last):
File "app.py", line 8, in <module>
from labellio import Classifier, Config, ImageLoader, Label
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/labellio/__init__.py", line 2, in <module>
from labellio.classifier import Classifier
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/labellio/classifier.py", line 6, in <module>
from labellio.net import Net
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/labellio/net.py", line 4, in <module>
import caffe
@takuya-andou
takuya-andou / file0.txt
Created July 5, 2016 00:55
angular2でページ読み込み後に処理を実行する方法 ref: http://qiita.com/takuya-andou/items/24f4d5dbd86e102fe231
import {Component, AfterViewInit} from 'angular2/core';
@Component({
selector: 'home',
templateUrl: './components/home/home.html'
})
export class HomeCmp implements AfterViewInit {
ngAfterViewInit() {
あきつ湧き宙にとどまる地獄谷
いつきに夏ふと人間が宙にあり
かいつぶり硝子の沓を宙に見す
かはらけの宙とんでゆく二月かな
からくりの唐子宙飛ぶ飛騨の春
かるがるとおんぶばつたの宙をとぶ
かるた取り紫式部宙に舞ふ
くろぐろと富士は宙吊り冬霞
こたへなき雪山宙に労働歌
こと切れしごとく枯蔓宙吊りに
//train.pyを書き換え
//書き換え前
parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='data/tinyshakespeare',
help='data directory containing input.txt')
//書き換え後
parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='data/philosophy',
help='data directory containing input.txt')
//ディレクトリを作成
mkdir philosophy
//作成したディレクトリにinput.txtを配置
char-rnn-tensorflow/data/philosophy/input.xtx
//ソースをクローン
git clone https://github.com/sherjilozair/char-rnn-tensorflow
//作業フォルダへ移動
cd char-rnn-tensorflow
1.
//ソースをクローン
git clone https://github.com/sherjilozair/char-rnn-tensorflow
//作業フォルダへ移動
cd char-rnn-tensorflow
2.
//ディレクトリを作成
mkdir philosophy
//作成したディレクトリにinput.txtを配置
This file has been truncated, but you can view the full file.
機械学習向けに青空文庫から戸坂潤さんの文書を一つのファイルにまとめました。
http://yozora.kazumi386.org/1/2/ndc121.html
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単に文芸批評だけではない。総ての評論風の批評は直接感受した印象の追跡を建前とする。ただその印象が芸術的な印象ではなくて、理論的印象や科学的印象である時、普通これを印象とは呼ばないまでで、この場合、印象の持っている印象らしい特色には別に変りがない。印象はそれを感受する人間の感覚的性能如何によって大変違って来る。印象とは刺戟に対する人格的反作用のことであろうが、そうした特色には、科学的労作を批評する場合にも極めて大きな役割を演じている。科学に於ける所謂素人や、或る意味に於ける独学者が、往々暴露する欠陥は、正にこの科学的理論的印象能力の薄弱さに関っている。本質的に高い仕事と本質的に低い仕事とを甄別するのは、この印象の確実さである。印象はその人の眼の高さのバロメーターである。この印象の追跡が一般的に批評だ。
 芸術(作品、作家、芸術、現象、を含めて)に対する批評が、印象の追跡であることは、改めて云う必要はない。或いは又、いく度云っても云い過ぎる心配のないことでもあると思われる。――でこの意味に於て、批評は凡て印象批評であると云ってよく、所謂「印象批評」なるもののヒドラのような不屈振りも亦、ここに由来する。この点与えられ想定されている条件である。問題はいつもその先から発生する。ここから先が、初めて批評の問題になるのである。