Tensorflow入門【MNIST編】

ここを見ながら、「python mnist.py」を実行しようとしたが、

ImportError: No module named 'input_data'
と怒られたので、

ここから、「input_data.py」を作って、tensorflowを動かしているフォルダに置く。
(もしくはPathの通っているところに input_data.pyを置いてもOK)

その後、「python mnist.py」と入力したら動いた。
アウトプットされた結果は「0.9096」だった。

尚、trainの部分はオリジナルは
「tf.initialize_all_variables().run()」であったが、2017/03/02以降使えなくなるそうなので、代わりに「tf.global_variables_initializer().run()」と記述した。


【mnist.py】
import tensorflow as tf
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

sess = tf.InteractiveSession()

# create the model
x = tf.placeholder("float", [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y= tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# define loss and optimizer
y_ = tf.placeholder("float", [None, 10])
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

# train
tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    train_step.run({x: batch_xs, y_:batch_ys})

# test trained model
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuray = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print(accuray.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

給油（アウトバック）

レギュラーガソリン51.8L給油。123円/L。ODO:51599km, Trip:371.7km。7.2 km/L。

他行宛の振込手数料優遇プログラム

【東京三菱UFJ銀行】
ホワイトステージ(MUFJ ATM手数料無料)：預金10万円以上等
シルバーステージ(上記に加え、コンビニATM月3回無料)：預金30万円以上等
ゴールドステージ（月3回無料）：預金500万円以上等


【三井住友銀行】
特になし。ただし、SMBCポイントを使って無料することはできる模様。


【みずほ銀行】
以下の条件をいずれか満たした場合、月4回まで無料
・みずほ銀行・みずほ信託銀行・みずほ証券の資産運用商品（投資信託・金銭信託・外貨預金・公社債など）の月末残高がある。
・みずほ銀行からの借り入れ（住宅ローン・カードローン）の月末残高がある
・みずほ銀行・みずほ信託銀行などへの資産が500万円以上
・みずほマイレージクラブカードなどの利用が年間100万円以上


【ソニー銀行】
Sony Bank WALLETありの場合
　   ステージなし(月2回)：特になし
シルバーステージ(月4回)：月末の総残高300万円以上、外貨預金積立購入が月5万円以上、or投資信託積立購入が月5万円以上
ゴールドステージ(月6回)：月末の外貨預金残高と月末の投資信託残高が合計500万円から1000万円
プラチナステージ(月11回)：月末の外貨預金残高と月末の投資信託残高が1000万円以上

Sony Bank WALLETなしの場合
ステージなし（月1回）、シルバーステージ(月3回)、ゴールドステージ(月5回)、プラチナステージ(月10回)

ステージアップ条件については、「住宅ローン残高」「外国為替証拠金取引に月間取引枚数1000枚以上」あれば、更に１ランクステージアップする。


【新生銀行】
スタンダード（月1回無料）：下記以外
ゴールド（月5回無料）：普通預金・パワー預金・２週間満期定期預金の総額が100万円以上等
プラチナ（月10回無料）：預け入れ総資産が2000万円以上等

Tensorflow入門【インストール編】

バージョン0.12からwindowsをネイティブサポートするようになりました。(2016.11.29)

1.PCにpython(バージョン3.5.2)をインストールする。
　ダウンロード先はここ。

　単純に「Python3.5.2」を選ぶと32bit版なので、ちゃんと64bit版(Windows x86-64 executable installer)を選ぶこと。

2.Python 3.5.2をインストールする。

3.Pythonに含まれる「pip」というツールを使って、tensorflowをインストールする。

「Power Shell」を開いて、下記のコマンドを入力する。

python -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl


4.インストールの確認。
下記内容を書いたファイル「hello.py」（pythonの拡張子はpy）

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello tensorflow')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))


を作って、PowerShellから

python hello.py

と入力し、「hello tensorflow」と表示されればOK。

Digno e 503KCにおけるsdカードの内部ストレージ化

インストールされているOSはandroid 6.0.1 marshmallowなので、os的には、sdカードを内部ストレージ化できるはずだが、そのような仕様になっていないので、パソコンを使って、自分で内部ストレージ化する必要がある。

1.スマホ側の準備
【開発者モードにする】
【USBドライバをインストールする。】

2.パソコン側の準備
【「adb shell」が動くようにする】
アンドロイドのホームページに行くと「sdk plathome tools」を含む「Android Studio」をダウンロードするように促されるが、容量が1.6GBと多いので、こちらからsdk plathome toolsのみをダウンロードしたほうが良い。


3.搭載したSDカードの内部ストレージ化を行う。
adb shell[Enter]
sm list-disks[Enter]
ここで、「disk:179,64」と表示されたら
sm partition disk:179,64 private[Enter]


・つないで「adb shell」と打ち込んだ場合エラーメッセージが出る場合もあるが、その場合、スマホの画面にこのパソコンにつないでよいかのメッセージが出てることがあるので、それを許可して、もう一度「adb shell」と打ち込めばよい。

・上記の内部ストレージ化ができたら、「設定」→「ストレージ」→「SDカード」を選択し、画面右上のメニュー（丸が縦に３つ並んでいる）から「データを移行」を選択することで、内部ストレージデータをSDカード側に移すことができる。



参考資料２：adbコマンド

参考資料３：全般的な流れ