- ResNetを使ってみたい
- 強い転移学習方法を教わったのでやってみたい
- img2cal(画像からカロリーを当てるタスク)などに転用できるかもと思った
- stuffって材料って意味らしいです
- 画像からなんの構成品目でできており、なんの食材でできているかベクトル表現で出力します
| # データ分析に使える言語はPython, Rだけではない |
| DATA_SIZE = 300000 | |
| def _make_char_index(): | |
| char_index = {} | |
| for char in open('./char_level.txt', 'r').read().replace('\n', ' ').split(): | |
| emoji = re.compile(u'[' | |
| u'\U0001F300-\U0001F5FF' | |
| u'\U0001F600-\U0001F64F' | |
| u'\U0001F680-\U0001F6FF' | |
| u'\u2600-\u26FF\u2700-\u27BF]+', | |
| re.UNICODE) |
| counter = 0 | |
| def build_model(mode=None, maxlen=None, output_dim=None): | |
| print('Build model...') | |
| def _scheduler(epoch): | |
| global counter | |
| counter += 1 | |
| rate = learning_rates[counter] | |
| #model.lr.set_value(rate) | |
| print(model.optimizer.lr) | |
| #print(counter, rate) |
| import os | |
| import math | |
| import sys | |
| import itertools | |
| import subprocess | |
| import glob | |
| import csv | |
| from collections import OrderedDict as dict | |
| import pickle | |
| import re |
| ダイエー -4.211883314885654 | |
| がっかり -3.724952240087231 | |
| 最悪 -3.629671589687795 | |
| 二度と -3.615183142062377 | |
| 期待はずれ -3.364096361814979 | |
| 在庫管理 -3.251811276002615 | |
| シーブリーズ -3.243134607447971 | |
| 返金 -3.223751242139063 | |
| 江尾 -3.142244830633572 | |
| お蔵入り -3.044963500843487 |
| import com.treasuredata.client.* | |
| import com.google.common.base.Function | |
| import org.msgpack.core.MessagePack | |
| import org.msgpack.core.MessageUnpacker | |
| import org.msgpack.value.ArrayValue | |
| import org.msgpack.core.MessageFormat | |
| import com.treasuredata.client.model.* | |
| import java.io.InputStream | |
| import java.io.File | |
| import kotlin.String |
| date_time varchar date_time | |
| ip varchar ip | |
| request_uri varchar request_uri | |
| ipao97_value varchar ipao97_value | |
| referer varchar referer | |
| useragent varchar useragent | |
| tuuid varchar tuuid | |
| account_id bigint account_id | |
| data_owner_id bigint data_owner_id | |
| os varchar os |
| $ td job:show 138717728 -f csv -o 138717728.csv --column-header | |
| JobID : 138717728 | |
| Status : success | |
| Type : hive | |
| Database : tech_batch | |
| Priority : NORMAL | |
| Retry limit : 0 | |
| Output : | |
| Query : SELECT * FROM tech_batch.latest_60days WHERE TD_TIME_RANGE (time, '2017-04-01', null, 'JST') LIMIT 1000000000 | |
| CPU time : 3h 13m 33s 930ms |