給油（アウトバック）

レギュラーガソリン49.79L給油。128円/L。ODO:61895km, Trip:414.5km。8.32km/L

材料系の機械学習環境の構築

Pymatgenを使うための環境構築。

1. Python 3.6 windows版をインストールする

2.Pycharm community版をインストールする

3.pymatgenをインストールする。

anacondaを入れてしまうと、condaとpipがコンフリクトを起こすことがあるので、よくない。さらに、anacondaではpython3.7がインストールされてしまうが、その場合、pymatgenを追加しようとするとpipのopen SSLに関するエラーメッセージがでる。

また、pymatgenをインストールするには、「Microsoft Visual C++ build tool」が必要と言われることがあるのでダウンロードしてインストールする。

Pymatgen

【入力】 

import pymatgen as mg

atm=mg.Element("Ti")

print(atm.long_name)
print("atomic number:",atm.number)
print("mass:", atm.atomic_mass)
print("valence number",atm.oxidation_states)
print("Pauling electronegativity",atm.X)
print("Electronic structure:",atm.electronic_structure)
print("Atomic orbitals:",atm.atomic_orbitals)
print("Melting Point:",atm.melting_point)
print("Boiling Point",atm.boiling_point)
print(atm.liquid_range)
print("Ave.cationic radius",atm.average_cationic_radius)
print("Ave.anionic radius",atm.average_anionic_radius)

【出力】 

Titanium
atomic number: 22
mass: 47.867 amu
valence number (-1, 2, 3, 4)
Pauling electronegativity 1.54
Electronic structure: [Ar].3d<sup>2</sup>.4s<sup>2</sup>
Atomic orbitals: {'1s': -177.276643, '2p': -16.285339, '2s': -19.457901, '3d': -0.17001, '3p': -1.422947, '3s': -2.258007, '4s': -0.167106}
Melting Point: 1941.0 K
Boiling Point 3560.0 K
1619.0 K
Ave.cationic radius 0.8516666666666667 ang
Ave.anionic radius 0.0 ang

Process finished with exit code 0

Tensorboardの使い方

1.起動方法（Pycharmを使っているとして）
PyCharmで[View] - [Tool Windows] - [Terminal]を選択し、以下のコマンドを入力。

tensorboard --logdir=logs

2.次にブラウザを立ち上げて「http://localhost:6006」と入力。

補足：tensorboardは機械学習プログラムの中のlogを読みにいくので、計算プログラム中に以下の記述を入れておく必要がある。

writer = tf.summary.FileWriter('logs', graph=sess.graph)

更にtensorboardを立ち上げても、エラーが出る、もしくは自分が見たい計算モデルが表示されていない場合、logフォルダ内のlogファイルを全部削除して、もう一度計算させる、つまり、新しいログファイルを作ると計算結果がうまく表示される場合がある。