「自分で動かす人工知能」非公式サポートページ

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「自分で動かす人工知能」に関して

　以下で書いた通り、協力としてクレジットさせていただいている本「パソコンで楽しむ自分で動かす人工知能」の補足記事を書きます。

　基本的には、本の内容でうまくいかない箇所を補足するような位置付けです。あとは、Raspberry Piでの動かし方を一部紹介していこうかなと思います。あくまで私が自主的にやっている非公式の補足ページですので、動く保証とかはありませんのであしからず。書籍のプログラム動かないことに対する文句はインプレス社さんに言って下さい。また、この記事に関しては動かなくても文句は言わないようにしてください（笑）

　本記事は、以下の本を買っていることを前提に書いていますが、買わなくてもそんなに問題無いので、別に無理して買わなくても大丈夫です。何故なら何度も言うように、私には印税は一銭も入らないからです（笑）

パソコンで楽しむ自分で動かす人工知能

作者: 中島能和
出版社/メーカー: インプレス
発売日: 2017/08/10
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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「パソコンで楽しむ自分で動かす人工知能」補足

　以下PCで実践する内容に関して、本のままでは動かない箇所を補足したり、Raspberry Piで動かす方法に関して紹介します。本のチャプターに沿って補足していきます。

2-2 顔検出の準備をしよう

　本ではバーチャルマシン上のUbuntuにインストールしているdlibですが、ネイティブのMacやRaspberry Piにインストールすることもできます。Macでインストールする方法は、以下サイトが参考になりそうです（まだ試せていません）。

qiita.com

参考：読書メモ：パソコンで楽しむ自分で動かす人工知能 - 佐藤百貨店

　Raspberry PiにインストールすればRaspberry Piでも2章の内容を試すことができます。こちらに関しては、dlibのインストールまで実施しましたので、そこまでを説明します。

　まずは、Raspberry Pi 3を以下の記事を参考に基本的なセットアップを完了させます

　あとは、以下コマンド実行して必要なパッケージをインストールします。

$ sudo apt-get install -y cmake gfortran graphicsmagick libgraphicsmagick1-dev libatlas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libboost-all-dev libgtk2.0-dev libjpeg-dev liblapack-dev libswscale-dev python-dev python-protobuf software-properties-common

　次はdlibのビルドなのですが、ここでこけやすいようなので(自分もRaspberry Pi 3でこけました）、スワップファイルを増やしてやるのがよいみたいです。

$ sudo vim /etc/dphys-swapfile

　以下の箇所を

CONF_SWAPSIZE=100

　以下に変更して下さい

CONF_SWAPSIZE=1024

　参考サイトには、dphys-swapfileサービスを再起動しろとあったのですが、私の場合うまくいかなかったので、以下コマンドで再起動しました。

$ sudo shutdown -r now

　確認は、以下のコマンドで実施します。

$ free -m

　以下のようにSwapが 1023になっていればOKです。

             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:           862        818         43         15         19        643
-/+ buffers/cache:        156        705
Swap:         1023          0       1023

　ここまでお膳立てすれば、以下コマンドでdlibがインストールできます。

$ sudo pip install dlib

　参考にしたのは、以下サイトです。2-3、2-4の顔検出やその他の物体の検出までは面倒くさいのでやりませんが（主に教師データ集め）、以下サイトを読んで頑張れば、多分できるんじゃないかなと思います（投げっぱなし）。

HOG特徴とSVMによる物体検出

dlibで機械学習して物体検出する - Qiita

Install dlib on the Raspberry Pi - PyImageSearch

3-4 コンピュータに文章を書かせよう

　ここは、私の記事が参考にされているところなので楽勝ですね。というより、以下記事で、既にRaspberry Piで試す方法に関しては説明しているので、もしRaspberry Piで試したい人は参照してみて下さい。

4-2 Chainerとchainer-goghをインストールしよう

　ここらへんも、既に過去に試しています。Chainerで気をつけないといけないのは、バージョンアップが激しく、後方互換もないことです。本の通りセットアップすると多分うまく動きません。

　具体的には、本の以下の箇所を

$ pip install chainer

　以下のように書き換えてやることで、バージョン固定してインストールすることができます。

$ pip install chainer==1.8.1

　また、ChainerをMac（バーチャルマシン無し）やRaspberry Piで試したいときは、以下を参考にしてみて下さい。

　chainer-goghに関しては、以下で使い方書いていますが、ここは本の内容を読んでもさして変わらないと思います（本家のチュートリアル通りやっているだけなので）。

5-1 TensorFlowを使ってみよう

　TensorFlowをRaspberry Piで動かす方法に関しては、以下参照下さい。

　5-2章のMNISTのチュートリアルも、Raspberry Piでそのまま動きます。

付録 -1 仮想マシンのセットアップ

　VirtualBoxの使い方は以前私もまとめていますので、もしよければ参照下さい。

まとめ

　「パソコンで楽しむ自分で動かす人工知能」の非公式サポートページを作成しました。本の全部はカバーしていないので、気になる方は是非買ってみてください。約2000円の本ですが、人工知能に関する概要やコラムだけでも十分価値ある本と思います。足りない分は私への感謝の気持ちということで（笑）。

　しかしこれで、私も人工知能の本を出したと言っても、過言ではないかもしれませんね（だいぶ言い過ぎ）。頑張れば自分にも本を書けそうな気もしてきました（多分勘違い）。ただ、出版不況の今でも、ベストセラは1〜2万冊なので、マニアックな分野でそれだけ売るのは難しそうですね。「Raspberry PiとTensorFlowで始める人工知能入門」とかだと売れても1000冊くらいでしょうか。多分赤字ですね。赤字でもいいという出版社さんは是非私に声かけて下さい（笑）

パソコンで楽しむ自分で動かす人工知能