rokkiの備忘録

地道こそ近道

抱負と1, 2月の振り返り

抱負

2022目標

  • 仕事
    • 無理しない
  • 生活
    • 運動→始める
  • 勉強→cpd
    • 開発→テーマ決め
    • 読書→技術書：月1冊、他ジャンル：月1冊
    • お金→資産運用ちょこちょこ
  • その他
    • apex💎
    • 奇人を反省
    • 目標の定期的見直し

1月

  • 仕事→💪
  • 運動→rfa始めた。毎日→2日に一回程度
  • 勉強→技術書1、他2
  • 開発→環境整備とci

2月

  • 仕事→残業増えたな～。もうちょいうまく回したい
  • 健康系
    • 運動→rfa, 2,3日に1回程度
    • あすけんを始めた。モニタリングはやはり楽しい。
      • 食物繊維、鉄分、カリウムが不足気味。脂質、糖質、たんぱく質は並。飽和脂肪酸が多めな傾向。
      • 消費カロリーはRFAでは微妙な印象。やはり散歩？散歩なのか？
  • CPD
    • 技術書0,他１冊（生産性本）
    • 4月APなのでファイティンだ。
  • 開発
  • 他、見直しなど。
    • 自動化、Toil、CI、GitHub Actionsなどが最近の関心。
    • 文字書きが楽しい。もっと書きたい。

Weekly tech Link集 #1 ~ #5

概要

気になった技術記事をまとめておくための記事。

きっかけ

日々あらゆるプラットフォーム上で技術記事が公開されており、後で読もうとしてブックマークしている。一方で、ブックマーク先を一元管理できていないのがつらい。。。これが、この記事を書こうと思ったきっかけである。

興味の対象

普段業務で使用している製品や技術。最近は以下の項目に興味がある。

  • CI/CD
  • git
  • ソフトウェアエンジニアリング
  • 自動化

#1 ~ 2022/01/17

#2 ~ 2022/01/24

#3 ~ 2022/01/31

#4 ~ 2022/02/07

#5 ~ 2022/02/14

社会人1年目の振り返り

振り返り

intro

コンビニ店員のサンタコス、クリスマスソング、台所の水、鍋もの。五感を通じて冬を感じる今日このごろ。

この１年を振り返ってみると、四季を通して色々なイベントがあった。修論執筆、発表、卒業、引越、就職、緊急事態宣言、ワクチン接種、ゲームコミュニティ大会参加、OSSミートアップ参加、…（あれ？夏と秋あんまないな…）

以下では、おおよそ時系列に沿って、思い出したこと、印象的なこと、その中での学び、どうでもいいこと、などをつらつらと書く。

修論追い込み

学部の卒論に比べると、余裕はぜんぜんあったなという所感。。。いや、最後の最後まで修正していたな。前言撤回。個人的には、発表のウケが良かったのと、発表後の打ち上げが一番の良い思い出となっている。

 

研究室生活

研究室での経験は、今の仕事でも結構直接的に貢献しているな、と感じる。

仮説検証の繰り返し、実験のトライアンドエラー、修論や外向け論文での執筆作業、健康維持、進捗報告、先輩や後輩や教授陣らとの人付き合い、同期とのチーム開発、、、

 

引越

就職に伴って、関西から関東への引っ越しが必要となった。引っ越しの費用はかなり抑えることができたため(10万程度)、ネットなり友人なり情報を探すのをオススメする*1。

引っ越し先の下見について。不動産に伺う前日までに、自分で最寄り駅などをチェックするとよい。不動産では車で送迎してもらうことになったため、最寄り駅は立ち寄る暇がなかったりする。

沼入門

自作キーボード沼に入門した。これからも、いろんなタイプのキーボードに触れたい。

一号機（組み立て*2から）

二号機（購入）

f:id:roki_memo:20211227194654j:plain

就職

入社当時は右も左も分からずてんてこ舞い、、、ということもなく、かなりぬるっと業務に溶け込むことができた。（働き方などが自分に合っていたということかも。だとすると結構嬉しい。）

研修やOJTを経て、気づけば社会人生活9ヶ月目というのだから、驚きである。つまり、後数ヶ月もすれば、新人じゃなくなる、、、漠然とした危機感が芽生え始めている。

コミュニティ参加

自分から積極的に話しかけるタイプではないけれど、新しいコミュニティには突発的に飛び込むタイプである。そんなわけで、今年はゲーム(Overwatch)とOSSのコミュニティに飛び込んだ。

前者の方は、汚染品カップというOverwatchのコミュニティ大会に、いつものフレンドと出場してみた、というものである。結果はまぁ初戦敗退だったけれども。知り合ったばかりの人と協力して行うゲームは、いつもと違った面があり非常に楽しむことができた。チーム内での実力差があるので強い人が凄い、決勝戦などは見たことない戦法が見れたりする、など。

後者の方は、訳合って、Slackとイベントに参加した、というものである。まだ貢献は全然ないので、追々貢献していきたい。（開発しろ(# ﾟДﾟ)）

これまでも、これからも、大切にしたいこと

好奇心に赴くまま、学び続けよう。行き着く先はわからないけれど*3。

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masskaneko.hatenablog.com

outro

今年と比べると、来年のライフイベントは少なくなるのかな。ちょっと寂しかったりする。

嬉しいこと、悲しいこと、たくさん起きるかもしれないけれど、最終的には健康でハッピーならいいかな、とおじいちゃんのような楽観的人生観を抱きつつ。来年もどうぞよろしくお願いします(__)

 

12月某日　Pixel5aに繋いだREALFORCEを打ち込みながら

*1:ウォータサーバー、自分は押し売りされて断れなかったのでみんなは気をつけようね！！

*2:お買い求めはこちらからJISplit89 – 遊舎工房

*3:我々はどこから来たのか 我々は何者か 我々はどこへ行くのか - Wikipedia

今日学んだこと＃0011

今日の学び tensorflow

tensorflow上でモデルの重みの保存と読み込みに，思いの外手間取った．

結論

tf.train.Saver()に重みのリストを渡すと，保存または読み込む．何も渡さないと，すべて保存しようとする． よって，事前に学習した重みを読み込むときは，variableのリストを渡してあげる．

その他Tips

def check_ckpt(save_model_path="./model.ckpt", all_tensors=False):
    from tensorflow.python.tools import inspect_checkpoint as chkp
    chkp.print_tensors_in_checkpoint_file(save_model_path, tensor_name='', all_tensors=all_tensors)
  • Tensorflow savor.restore()の実装に関する解説記事*2

*1:github.com

*2:blog.csdn.net

今日学んだこと＃0010

今日の学び tensorflow

tensroflowのAPI

tensorflow実装のモデルをpytorchで実装するために，必要なtensorflowのAPIをまとめていく．

主に，下記サイトを参考にした． dev.classmethod.jp

型取得：get_shape()

>>> import tensorflow as tf
>>> tensor = tf.constant([[1, 1], [1, 1]])
>>> tensor.get_shape()
TensorShpae([Dimension(2), Dimension(2)])
>>> tensor.get_shape().as_list()
[2, 2]

縮約操作：reduce_sum()

>>> sess = tf.Session()
>>> t = tf.constant([[1, 1, 1], [2, 2, 2]])
>>> sess.run(tf.reduce_sum(t, axis=[0], keep_dims=True))
array([[3, 3, 3]], dtype=int32)
>>> sess.run(tf.reduce_sum(t, axis=[1], keep_dims=True))
array([[3],
       [6]], dtype=int32)

各要素を二乗：tf.sqaure()

>>> t =  tf.constant([[1], [2], [4]])
>>> sess.run(tf.square(t))
array([[ 1],
       [ 4],
       [16]], dtype=int32)

要素ごとに最大値を取得：tf.maximum()

>>> t =  tf.constant([[100, 2], [3, 4]])
>>> t_ =  tf.constant([[10, 20], [30, 40]])
>>> sess.run(tf.maximum(t, t_))
array([[100,  20],
       [ 30,  40]], dtype=int32)

要素ごとに平方根を取得：tf.sqrt()

>>> t =  tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
>>> sess.run(tf.sqrt(t))
array([[1.       , 1.4142135],
       [1.7320508, 2.       ]], dtype=float32)

今日学んだこと＃0009

今日の学び 環境構築 docker

install docker into linux

ubuntuにdockerを入れるときに参考にしたサイト達． 特に，苦労したのはGPUを認識してくれなかった点．

今日学んだこと＃0008

今日の学び

matplotlibをimportできないときの対処

リモートの開発環境でmaplotlib.pyplotをimportしようとすると，tkinter関連のエラーが発生してしまう．

import matplotlib.pyplot as plt
>> ImportError: No module named '_tkinter', please install the python3-tk package

原因はリモート開発環境にディスプレイが設定されていないことらしい*1．

そのため，回避策は以下の2行を追加して，バックエンドを指定する．

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt

*1:qiita.com