Amazon musicをUbuntuで再生できない問題
firefoxやchromeなどのブラウザからAmazon musicをwindowsで再生するのはエラーなくできるのですが、
Ubuntuで再生しようとすると１曲を０秒で終わらせてアルバム曲の最後まで一瞬で行ってからエラー文を吐くので
なんで？と思って調べました。
ここに書いてありましたが、Linuxだとダメらしいので、user-agent-switcherなるものでブラウザを
chrome61のwindows10にしてApplyするときちんと曲が再生されるようになります。
chrome.google.com
以上。
ubuntu16.04でkinect_v1
ubuntu16.04でkinect_v1をインストールからサンプルを動かすところまでやります。
ＲＯＳでの起動
ＲＯＳだと簡単に環境を整えることができます。
ここの通りにやればすぐに動かせます。
ＲＯＳ → https://staff.aist.go.jp/kanezaki.asako/pdf/SSII2016_AsakoKanezaki.pdf
OpenCVでの起動
opencvが2.3や2.4の人はｏｐｅｎｃｖから呼び出し可能です。
Kinect and OpenNI — OpenCV 2.4.13.2 documentation
ただし、openNiがデフォルトフォルダにインストール済みなことや、
ｏｐｅｎｃｖビルド時にWITH_OPENNI=ONを指定していることが前提になります。
環境が揃っている人は、opencv-2.4.13/build/binのcpp-example-openni_captureを実行することでｋｉｎｅｃｔを起動できます。
ライブラリを一つずつ入れていく方法
ほとんど参考ＨＰのままですが、一部変更点があります。
［参考ＨＰ］
Accessors Wiki | ROS / InstallingThePrimeSenseKinectSensorOnUbuntu
Install the following libraries
Install OpenNI
#Create a 'kinect' folder in your home directory to store installation source of drivers:
mkdir -p ~/kinect
cd ~/kinect
#Download from the OpenNI modules. Make sure you get the 'unstable' branch:
git clone https://github.com/OpenNI/OpenNI.git
cd OpenNI
git checkout unstable
cd Platform/Linux/CreateRedist
./RedistMaker
#If that succeeds, there a Redist folder should be created with an install script. Run it:
cd ~kinect/OpenNI/Platform/Linux/Redist/OpenNI-Bin-Dev-Linux-x64-v1.5.8.5/
sudo ./install.sh
Install the PrimeSense drivers:
#many blogs recommend installing from https://github.com/avin2/SensorKinect.git
#This didn't work for me, but the following the following repo from ph4m worked:
cd ~/kinect
git clone https://github.com/ph4m/SensorKinect.git
#Install it
cd SensorKinect/Platform/Linux/CreateRedist
./RedistMaker
#If that succeeds, there a Redist folder should be created with an install script. Run it:
cd ~/kinect/SensorKinect/Platform/Linux/Redist/Sensor-Bin-Linux-x64-v5.1.2.1/
sudo ./install.sh
Install the NITE middleware
#I downloaded the OpenNI SDK v2.1 for Linux-x64 from http://openni.ru/openni-sdk/openni-sdk-history-2/index.html into ~/kinect.
#The latest NITE SDK from http://openni.ru/files/nite/index.html may be fine as well.
cd ~/kinect
unzip OpenNI-Linux-x64-2.1.0.tar.zip
tar -jxvf OpenNI-Linux-x64-2.1.0.tar.bz2
cd OpenNI-2.1.0-x64
sudo ./install.sh
#Run a sample simple viewer
Samples/Bin/SimpleViewer
cd ~/kinect/OpenNI/Platform/Linux/Bin/x64-Release ←変更
kinectを接続していること確認
./NiViewer ←サンプル起動
windows10にROS2をインストールする
公式wikiを見ながら、win10にインストール作業をしました。
事前条件
”Visual Studio 14.0 2015 Update 3”が入っていて、かつC++も選択してインストールしていること
pythonは2017_12_10時点で最新の3.6.2ではなく3.5の代ではないと途中のtrolliusをインストールするところで入らないのでダウングレードする必要があります！
そして自分はpyenvとか使ってないから一回環境ぶち壊れたよ！(^o^)ﾉ
ダウングレードする場合は
conda install python=3.5
Chocolateyのインストール
Windowsのキーを押し検索で” vs2015 x64 native tools command prompt”のアプリを探し、右クリックして[管理者として実行]を選択。
以下のコマンドを張り付けて実行
@"%SystemRoot%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe" -NoProfile -InputFormat None -ExecutionPolicy Bypass -Command "iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://chocolatey.org/install.ps1'))" && SET "PATH=%PATH%;%ALLUSERSPROFILE%\chocolatey\bin"そしたら警告が出てきました
警告１．
WARNING: It's very likely you will need to close and reopen your shell
before you can use choco.
インストールしたあと使いたかったら再起動しろと。わかりました。
警告２．
WARNING: You can safely ignore errors related to missing log files when
upgrading from a version of Chocolatey less than 0.9.9.
'Batch file could not be found' is also safe to ignore.
'The system cannot find the file specified' - also safe.
これは無視できるらしい
警告３．
警告: Not setting tab completion: Profile file does not exist at
'C:\Users\\Documents\WindowsPowerShell\Microsoft.PowerShell_profile.ps1'.
これはファイルがないよと言ってますが、別に使わない？ので無視
コマンドラインで "choco -v" でバージョン確認
0.10.8
一応アップデートする
choco upgrade chocolatey
依存関係のインストール
コマンドは vs2015 x64 native tools command promptで実行する
・gitインストール
choco install -y git
環境変数いじったよって言われる
・cmakeインストール
choco install -y cmake
環境変数に ”C:\Program Files\CMake\bin” を追加
・python入れてない人は
choco install -y python
Boostインストール
以下からBoostをダウンロード
https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost-binaries/1.61.0/boost_1_61_0-msvc-14.0-64.exe/download?use_mirror=jaist
exeでインストールしたあと、環境変数を追加
BOOST_ROOT ： C:\local\boost_1_61_0
BOOST_LIBRARYDIR ： C:\local\boost_1_61_0\lib64-msvc-14.0
またpathにも追加
C:\local\boost_1_61_0\lib64-msvc-14.0
開発者ツールのインストール
pip install vcstool choco install -y curl
依存関係をインストールする
Release 2017-04-04-1 · ros2/choco-packages · GitHub
ここに行き、一つずつクリックして以下をダウンロード
・asio.1.10.6.nupkg
・eigen.3.3.3.nupkg
・tinyxml-usestl.2.6.2.nupkg
・tinyxml2.4.0.1.nupkg
以下でインストール。”PATH\TO\DOWNLOADS\” はダウンロードしたフォルダ名に書き換える
choco install -y -s <PATH\TO\DOWNLOADS\> asio eigen tinyxml-usestl tinyxml2
以下pipでインストール
pip install -U setuptools pip pip install EmPy pyparsing pyyaml pip install nose coverage mock pytest pytest-cov pytest-runner pip install flake8 flake8-blind-except flake8-builtins flake8-class-newline flake8-comprehensions flake8-deprecated flake8-docstrings flake8-import-order flake8-quotes pep8 pydocstyle pyflakes
↓python3.6は対応していないので注意（trollius 2.1 : Python Package Index）
pip install trollius
choco install -y cppcheck
C:\Program Files\CppcheckをPATHに追加する。
opencvインストール
公式wikiとはちょっとPathを変えてますが以下になります。
Visual Studio 2015：
https://github.com/ros2/ros2/releases/download/release-beta2/opencv-2.4.13.2-vc14.VS2015.zip
解凍して移動→C:\dev\opencv\opencv-2.4.13.2-vc14.VS2015
環境変数を追加
setx -m OpenCV_DIR C:\dev\opencv\opencv-2.4.13.2-vc14.VS2015
C:\dev\opencv\opencv-2.4.13.2-vc14.VS2015\x64\vc14\bin をPATHに追加
OpenSSLインストール
以下からWin64 OpenSSL v1.0.2をダウンロードします。Win32またはLightバージョンはダウンロードしないでください。
Shining Light Productions - Win32 OpenSSL
exe起動。基本的に進むのみをクリック。最後の寄付はチェックを外してfinish。
setx -m OPENSSL_CONF C:\OpenSSL-Win64\bin\openssl.cfg
また、C:\OpenSSL-Win64\bin\をPATHに追加。
ソースの取得
C:直下にファイルを作って移動する
md \dev\ros2\src cd \dev\ros2
ros2.reposクローンを作成するリポジトリを定義するファイルを取得
curl -sk https://raw.githubusercontent.com/ros2/ros2/release-latest/ros2.repos -o ros2.repos
次に、vcs、ros2.reposにリストされているリポジトリをインポートする
vcs import src < ros2.repos
ROS 2コードの作成
フォルダツリーを構築してビルド。”--build-tests”オプションを追加してテストできる
結構時間かかります
cd C:\dev\ros2 python src\ament\ament_tools\scripts\ament.py build python src\ament\ament_tools\scripts\ament.py build --build-tests
実行
一回vs2015 x64 native tools command promptを再起動して以下実行
> call install\local_setup.bat > ros2 run demo_nodes_py talker ↓以下実行結果↓ C:\dev\ros2>ros2 run demo_nodes_py talker [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 0" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 1" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 2" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 3" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 4" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 5" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 6" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 7" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 8" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 9" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 10" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 11" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 12" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 13" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 14" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 15" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 16" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 17" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 18" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 19" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 20" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 21" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 22" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 23" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 24" [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: 25"
とりあえずインストールと実行は完了しました。
「参考」
Windows Development Setup · ros2/ros2 Wiki · GitHub
Troubleshooting
win10にVisualStudio2015,Python3.6,CUDA(gtx1070),Tensorflow環境を入れる
人工知能系の開発環境構築
環境
win10 64bit
gtx1070
VisualStudio2015 Community のダウンロード・インストール
以下URLに行き、ページ下部の”以前のバージョン”をクリック⇒ 2015の項目のダウンロードを選択
ダウンロード | IDE、Code、Team Foundation Server | Visual Studio
すでにログインしている場合は以下から飛べます
Visual Studio Team Services | Sign In
次に
Visual Studio Community 2015 with Update 3 を探して、言語をJapaneseにしてダウンロードします。
ダウンロードしたらexeを起動してインストール開始。
途中の”インストールの種類”の項目を”カスタム”に変更し、プログラミング言語欄の”C++”,”Python”にチェックを入れてインストールを進めます。
インストール完了後、正常に起動することを確認
Python環境をインストール
Anacondaのサイトから”Python3.6”のバージョンをダウンロード⇒起動してインストール
Downloads | Anaconda
・インストール途中にPathを追加するかの項目があるのでチェックします。
（非推奨なため問題が起きる時があります。このときは再インストールしてください）
・インストール対象はjust Me
インストールできたらコマンドプロンプトを開き、"python"と打ってインストールできているか確認
VisualStudioにAnaconda紐づけ
VS2015起動してPythonApplicationプロジェクト作成後、ツール→オプション→Python Tools → EnvironmentOptionsを選択
Add Environmentで任意の名前を記入
PathにAnacondaのインストール先を入れる。
標準のまま入れてたら
Path：”C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe”
WindowsPath：C:\ProgramData\Anaconda3\pythonw.exe
Library Path：C:\ProgramData\Anaconda3\Lib
Architecture：x64
Language Version：3.5
okを押して完了
コードに
print("Hello world")
で実行（F5）して表示されるか確認
CUDA Toolkitをインストール
トップページから行くと最新の9.0のページに飛ぶので、以下の8.0に行きます。
（9.0ですとtensorflowとcuDNNでエラーがあるとの報告があったためインストールを避けました）
CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017 | NVIDIA Developer
ベースインストーラとパッチをダウンロードします。
インストール前にはVisualStudioを落としておきます。
ベースインストーラでインストール後、パッチのexeをあてます。
cuDNNをインストール
NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer
ページ中央”Download”をクリックしてLoginしてください
（登録してない人は登録してください。少し経つと確認メールが来ますが迷惑メールに入る可能性があるので注意）
ログインして入ったら、”I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement”にチェックを入れる
"Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0"の項目を開く
”cuDNN v6.0 Library for Windows 10”を選択してダウンロード
展開したら、ファイルがあるのでtoolkitの方に移動する
・展開したファイルbin\cudnn64_6.dll→
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\binの中に移動
・展開したファイルinclude\cudnn.h→
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\includeの中に移動
・展開したファイルlib\x64\cudnn.lib→
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64の中に移動
環境変数に
”C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0”を追加
Tensorflowインストール
コマンドプロンプトでインストール
”pip install --upgrade tensorflow-gpu”
完了したら、コマンドプロンプトに"python"と打って起動、以下のプログラムが処理できるか確認
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) a = tf.constant(10) b = tf.constant(32) sess.run(a + b) sess.close()
”b'Hello, TensorFlow!'”
"42"
と表示されればok
ロボットを強化学習DQN (Deep Q Network) させる
今回は強化学習DQN (Deep Q Network) を↓で学ばせてもらいました
超シンプルにTensorFlowでDQN (Deep Q Network) を実装してみる 〜導入編〜 | ALGO GEEKS
それで、もう少しどういうものかを見るために自分なりに少し変えてみました。
システムとしては、ロボットがあり、あるターゲットに近づくことができればいいといった感じです。
参考ソースとの差は、
・ロボットを上下左右に移動させる
・ターゲットは初期にランダム配置
・explorationを1.0から始め、学習ごとに減らしていく
・ロボットとターゲットの距離が1になったところで報酬＝1
・任意の時間以内にターゲットに近づけなければ報酬＝-1
以下15000回学習させた結果↓
青丸：ターゲット
三角：ロボット
dqn_agent.py from collections import deque import os import numpy as np import tensorflow as tf class DQNAgent: """ Multi Layer Perceptron with Experience Replay """ def __init__(self, enable_actions, environment_name): # parameters self.name = "agent"#os.path.splitext(os.path.basename(__file__))[0] self.environment_name = environment_name self.enable_actions = enable_actions self.n_actions = len(self.enable_actions) self.minibatch_size = 32 self.replay_memory_size = 1000 self.learning_rate = 0.001 self.discount_factor = 0.9 self.exploration = 1.0#どのくらいで行動に出るか、大きいと活発に動く self.model_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "models") self.model_name = "{}.ckpt".format(self.environment_name) # replay memory self.D = deque(maxlen=self.replay_memory_size) # model self.init_model() # variables self.current_loss = 0.0 def init_model(self): # input layer (8 x 8) #self.x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 64, 64]) self.x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 8, 8]) # flatten (64) #x_flat = tf.reshape(self.x, [-1, 512]) x_flat = tf.reshape(self.x, [-1, 64]) # fully connected layer (32) #W_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([512, 512], stddev=0.01))#[64, 64] W_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([64, 64], stddev=0.01))#[64, 64] #b_fc1 = tf.Variable(tf.zeros([512]))#64 b_fc1 = tf.Variable(tf.zeros([64]))#64 h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x_flat, W_fc1) + b_fc1) # output layer (n_actions) #W_out = tf.Variable(tf.truncated_normal([512, self.n_actions], stddev=0.01)) W_out = tf.Variable(tf.truncated_normal([64, self.n_actions], stddev=0.01)) b_out = tf.Variable(tf.zeros([self.n_actions])) self.y = tf.matmul(h_fc1, W_out) + b_out # loss function self.y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_actions]) self.loss = tf.reduce_mean(tf.square(self.y_ - self.y)) # train operation optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(self.learning_rate) self.training = optimizer.minimize(self.loss) # saver self.saver = tf.train.Saver() # session self.sess = tf.Session() self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) def Q_values(self, state): # Q(state, action) of all actions return self.sess.run(self.y, feed_dict={self.x: [state]})[0] def select_action(self, state, epsilon): if np.random.rand() <= epsilon: # random return np.random.choice(self.enable_actions) else: # max_action Q(state, action) return self.enable_actions[np.argmax(self.Q_values(state))] def store_experience(self, state, action, reward, state_1, terminal): self.D.append((state, action, reward, state_1, terminal)) def experience_replay(self): state_minibatch = [] y_minibatch = [] # sample random minibatch minibatch_size = min(len(self.D), self.minibatch_size) minibatch_indexes = np.random.randint(0, len(self.D), minibatch_size) for j in minibatch_indexes: state_j, action_j, reward_j, state_j_1, terminal = self.D[j] action_j_index = self.enable_actions.index(action_j) y_j = self.Q_values(state_j) if terminal: y_j[action_j_index] = reward_j else: # reward_j + gamma * max_action' Q(state', action') y_j[action_j_index] = reward_j + self.discount_factor * np.max(self.Q_values(state_j_1)) # NOQA state_minibatch.append(state_j) y_minibatch.append(y_j) # training self.sess.run(self.training, feed_dict={self.x: state_minibatch, self.y_: y_minibatch}) # for log self.current_loss = self.sess.run(self.loss, feed_dict={self.x: state_minibatch, self.y_: y_minibatch}) def load_model(self, model_path=None): if model_path: # load from model_path print(" model_path:", model_path) self.saver.restore(self.sess, model_path) else: # load from checkpoint checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(self.model_dir) if checkpoint and checkpoint.model_checkpoint_path: self.saver.restore(self.sess, checkpoint.model_checkpoint_path) print(" model_dir:", checkpoint.model_checkpoint_path) def save_model(self): self.saver.save(self.sess, os.path.join(self.model_dir, self.model_name))
robot.py import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import copy class robot: def __init__(self): fig, ax = plt.subplots(1, 1) # parameters self.name = os.path.splitext(os.path.basename(__file__))[0] hit = 0 self.fieldX = 8 self.fieldY = 8 self.robotX =0 self.robotY =0 self.initrobotPositionX = 4 self.initrobotPositionY = 4 self.robotMove = 1 self.enable_actions = (0, 1, 2,3,4) self.frame_rate = 15 self.targetNum = 1 self.hit = 0 self.time = 0 self.around = 1 # variables self.reset() def update(self, action): """ action: 0: do nothing 1: move up 2: move right 3: move down 4: move left """ # update player position if action == self.enable_actions[1]: # move up self.robotY = max(0, self.robotY - self.robotMove) elif action == self.enable_actions[2]: # move right self.robotX = min(self.robotX + self.robotMove , self.fieldX-1) elif action == self.enable_actions[3]: # move down self.robotY = min(self.fieldY-1, self.robotY + self.robotMove) elif action == self.enable_actions[4]: # move left self.robotX = max(0, self.robotX - self.robotMove) else: # do nothing pass # update self.hit = self.targetUpdate(self.initrobotPositionX ,self.initrobotPositionY) # collision detection #reward reset self.reward =0 # end flag self.terminal = False if(self.time>=5 or self.hit): self.terminal = True if self.hit: # hit self.reward = 1 else: # no hit self.reward = -1 def targetUpdate(self,X,Y): i = 0 self.time+=1 print("time:",self.time) for i in range(self.targetNum): #self.rand =np.random.randint(1, 4, self.targetNum) #if self.rand == 1: # self.fannelPointY = max(0, self.fannelPointY-1) #if self.rand == 2: # self.fannelPointY = min(self.fieldY-1, self.fannelPointY+1) #if self.rand == 3: # self.fannelPointX =max(0, self.fannelPointX-1) #if self.rand == 4: # self.fannelPointX = min(self.fannelPointX+1,self.fieldX-1) if self.robotX - self.around <= self.fannelPointX and self.robotX + self.around >= self.fannelPointX: if self.robotY - self.around <= self.fannelPointY and self.robotY+self.around >= self.fannelPointY: self.hit = 1 print("hit:" , self.hit) plt.clf() plt.plot(-2, -2, "ro") plt.plot(10, 10, "ro") plt.plot(self.robotX, self.robotY, c='red',marker='^') plt.plot(self.fannelPointX, self.fannelPointY, c='blue',marker='o') plt.pause(1) return self.hit def draw(self): self.screen = np.zeros((self.fieldX, self.fieldY)) print("robot_position:",self.robotX , "," , self.robotY ) self.screen[self.robotX, self.robotY] = 1 print("target_position",self.fannelPointX , "," , self.fannelPointY ) self.screen[self.fannelPointX, self.fannelPointY] = 2 print( self.screen) print("---") def observe(self): self.draw() return self.screen, self.reward, self.terminal def execute_action(self, action): self.update(action) def reset(self): print("robot_init") self.hit=0 # reset other variables self.reward = 0 self.terminal = False self.robotX = self.initrobotPositionX self.robotY = self.initrobotPositionY self.x =np.random.randint(0, self.fieldX, self.targetNum) self.y =np.random.randint(0, self.fieldY, self.targetNum) rand =np.random.randint(0,(self.fieldX) , self.targetNum) i=0 self.fannelPointX = self.x[i] self.fannelPointY = self.y[i] if self.robotX - self.around <= self.fannelPointX and self.robotX + self.around >= self.fannelPointX: if self.robotY - self.around <= self.fannelPointY and self.robotY+self.around >= self.fannelPointY: if rand >= self.fieldX/2: self.fannelPointX = 0 self.fannelPointY = 0 if rand <= self.fieldX/2: self.fannelPointX = self.fieldX-1 self.fannelPointY = self.fieldY-1 self.time=0
train.py import numpy as np from robot import robot from dqn_agent import DQNAgent def train(): # parameters n_epochs = 15000 # environment, agent env = robot() agent = DQNAgent(env.enable_actions, env.name) # variables win = 0 for e in range(n_epochs): # reset frame = 0 loss = 0.0 Q_max = 0.0 env.reset() state_t_1, reward_t, terminal = env.observe() while not terminal: state_t = state_t_1 # execute action in environment action_t = agent.select_action(state_t, agent.exploration) env.execute_action(action_t) # observe environment state_t_1, reward_t, terminal = env.observe() # store experience agent.store_experience(state_t, action_t, reward_t, state_t_1, terminal) # experience replay agent.experience_replay() # for log frame += 1 loss += agent.current_loss Q_max += np.max(agent.Q_values(state_t)) if reward_t == 1: win += 1 print("EPOCH: {:03d}/{:03d} | WIN: {:03d} | LOSS: {:.4f} | Q_MAX: {:.4f}".format( e, n_epochs - 1, win, loss / frame, Q_max / frame)) agent.exploration = agent.exploration - (( 1.0-0.1)/n_epochs) if(n_epochs % 1000): agent.save_model() # save model agent.save_model()
今後はこうしていきたいですね↓
[参考]
超シンプルにTensorFlowでDQN (Deep Q Network) を実装してみる 〜導入編〜 | ALGO GEEKS
[Python]強化学習(DQN)を実装しながらKerasに慣れる - Qiita
DQNをKerasとTensorFlowとOpenAI Gymで実装する
arduinoエラーについて
arduino開発で突如出たエラーについてメモ。
以下、エラー内容
/arduino/hardware/tools/avr/bin/../lib/gcc/avr/4.9.2/../../../../avr/lib/avr5/crtatmega328p.o:(.init9+0x0): undefined reference to `main'
この時はarduinoIDEのウインドウを開きすぎなので一度全部閉じましょう。
また、タブを作ってやるのもだめらしい。。
pythonで3リンクの逆運動学を解いて表示する
pythonで3リンク逆運動学を計算して2次元で表示します。
プログラム
・3リンク問題を逆運動学で算出してmatplotlibで表示しています
・Px,Pyが手先目標座標なので、使用するときは変更してください
・L1,L2,L3のリンクの長さは直接指定しているので、使用するときは変更してください
・tht3は直接指定しているので、使用するときは変更してください
・エラー系は実装していません
# -*- coding: utf-8 -*- import math import numpy import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() #アーム手先座標 Px = 15 Py = 20 #Linkの長さ L1 = 10 L2 = 10 L3 = 10 #逆運動学計算↓ #手先座標に対し # x =L1cos(tht1)+L2cos(tht1+th2)+L3cos(tht1+tht2+tht3) # y =L1sin(tht1)+L2sin(tht1+th2)+L3sin(tht1+tht2+tht3) # tht = tht1+tht2+tht3 #が成り立つ # L3の角度指定。(x軸とのなす角) tht = math.radians(90) #tht1の算出 A = Py - (L3*math.sin(tht)) B = Px - (L3*math.cos(tht)) C = (pow((Py - (L3*math.sin(tht))),2) + pow((Px - (L3*math.cos(tht))),2) + pow(L1,2) - pow(L2,2)) / (2*L1) tht1= math.atan2(A,B) - math.atan2(math.sqrt((pow(A,2)+pow(B,2)-pow(C,2))),C) #tht2の算出 D = (pow((Py - L3*math.sin(tht)),2) + pow((Px - L3*math.cos(tht)),2) - pow(L1,2) + pow(L2,2)) / (2*L2) tht2 = math.atan2(math.sqrt((pow(A,2)+pow(B,2)-pow(C,2))),C) - math.atan2(math.sqrt((pow(A,2)+pow(B,2)-pow(D,2)))*-1,D) #tht3の算出 tht3 = tht-tht2-tht1 #表示のために順運動学計算する #リンク１の座標算出 #数式↓ #x =L1cos(tht1) #y =L2sin(tht1) #プログラム↓ x1 = L1 * numpy.cos(tht1) y1 = L1 * numpy.sin(tht1) #リンク2の座標算出 #数式↓ #x2 =L1cos(tht1)+L2cos(tht1+th2) #y2 =L1sin(tht1)+L2sin(tht1+th2) #プログラム↓ x2 = x1 + (L2 * numpy.cos((tht1+tht2))) y2 = y1 + (L2 * numpy.sin((tht1+tht2))) #リンク3の座標算出 #数式↓ #x3 =L1cos(tht1)+L2cos(tht1+th2)+L3cos(tht1+tht2+tht3) #y3 =L1sin(tht1)+L2sin(tht1+th2)+L3sin(tht1+tht2+tht3) #プログラム↓ x3 = x2 + (L3 * numpy.cos((tht1+tht2+tht3))) y3 = y2 + (L3 * numpy.sin((tht1+tht2+tht3))) #算出結果を格納 #リンクは[x,y]=[0,0]から表示するため最初の要素に0を代入 x = [0, x1, x2, x3] y = [0, y1, y2, y3] #表示 #リンクの座標表示↓ plt.text(x1, y1, x1, verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',color='green', fontsize=8) plt.text(x1, y1-0.8, y1,verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',color='green', fontsize=8) plt.text(x2, y2, x2,verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',color='green', fontsize=8) plt.text(x2, y2-0.8, y2, verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',color='green', fontsize=8) plt.text(x3, y3, x3,verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',color='green', fontsize=8) plt.text(x3, y3-0.8, y3, verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',color='green', fontsize=8) #線分表示↓ plt.plot(x,y,"r-") #表示実行 plt.show()
