としおの読書生活

田舎に住む社会人の読書記録を綴ります。 主に小説や新書の内容紹介と感想を書きます。 読書の他にもワイン、紅茶、パソコン関係などの趣味を詰め込んだブログにしたいです。

2018年10月

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以前使用していたキーボードが壊れてしまったので新しいキーボードを購入しました。

今までメンブレンの安いキーボードしか使ったことがなかったためせっかくの機会だし新しいキーボードはメカニカルキーボードにすることにしました。

メカニカルキーボードの中でどのキーボードにするか悩んだのですが以前から青軸キーボードを使ってみたいという思いとデザインの良さからLogicool(ロジクール)の【G512】のクリッキーを選びました



G512シリーズとは
G512シリーズは日本で2018年5月24日に発売したゲーミングキーボードです。ロジクールが独自に開発した「ROMER-G」というメカニカルスイッチを使用しているのが最大の特徴だ。ROMER-Gは入力の速さ、高耐久性、静穏性を売りとしている。

G512シリーズには以下の3通りのタイプがあります。
  • リニア
  • タクタイル
  • クリッキー
リニアとタクタイルはG512シリーズの発売当初から存在しており、クリッキーは日本では2018年7月5日から発売された。それぞれの特徴を以下にまとめます。

リニアはRomer-G Linearと呼ばれるメカニカルスイッチが使われており赤軸キーボードに近い特徴がある。そのためG512シリーズの中で特に静穏性が高いという特徴がある。

タクタイルはRomer-G Tactileというメカニカルスイッチが使われており茶軸に相当する。G512シリーズ発売当初はタクタイルがゲーミングキーボードとしての需要が高かったがクリッキーの登場により状況は変化した。

クリッキーはGX Blue Clickyと呼ばれるメカニカルスイッチが使われている。GX Blue Clickyと呼ばれる名前から分かる通り青軸キーボードに似た性能である。PCゲーマーがロジクールに青軸のキーボードを求めていたのでその需要に答えることのできたキーボードだ。

それぞれのメカニカルスイッチがCHERRY MXスイッチの赤軸、茶軸、青軸に似ているといったが冒頭でもいったように耐久性などがすぐれていることからROMER-Gのほうが良いキーボードだと考えられる。




実際にG512 クリッキーを使ってみた感想
ここからは私が実際にG512 クリッキーを使用してみて感じたことをまとめます。

キーの打鍵感についてだが、今までメンブレンのキーボードしか使ったことがないというのもあり使い始めた当初はキーが重く入力していて疲れると感じていたが、しばらくして慣れてくるとあまり疲れてこなくなった。

またキーを押した感触が青軸に似ていることからしっかりしているためキーの入力が成立していないという打ち損じが起こらない。また入力音が心地よくキーボードを打つのが楽しくなった。

ただ打鍵音が響くため職場などの多くの人がいる場所で使うのはあまり向いていないかもしれない。自宅などの打鍵音を気にしない環境で使うのがおすすめだ。音が気になる場合はクリッキーよりもリニアのほうが良い気がする。

またこのキーボードはゲーミングモードに切り替えることができゲーミングモードの間はWindowsキーなどのキーに触れても反応しないようにできるためゲーム中の誤作動を防ぐことができる。

その他にもロジクールの全てのキーボードに言えることだがロジクールのソフトウエアを使うことでLEDランプを自分の好きな色に変えられるところもいい。私はG512のシンプルなデザインにあう水色のLEDを採用している。

個人的な感想としてゲーミングキーボードとしてならG512のクリッキーは最高のキーボードであると思う。ただ仕事で使ったりあまりゲームをしない人ならばリニアのほうがおすすめだ。



最後に
15000円と少し値段ははったが本当にこのキーボードを選んでよかった。G512のおかげでメカニカルキーボードの良さに気づくことができた。

またお金がたまったらリニアや他のメーカーのキーボードを買ったりして時と場合でキーボードを使い分けたりしてみたいな。



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Windows10を使って機械学習をしてみたいと思いPythonでTensorFlowを使える環境を整えてみたのでインストール方法をまとめました。


TensorFlowを選んだ理由

TrnsorFlow(テンソルフロウ)とはで機械学習の分野で使用するためのOSS(オープンソフトウェアライブラリ)で、Pythonでも使用することができます。

Pythonで利用できる機械学習用のライブラリは他にもChainer(チェイナー)や Caffe などがありますがその中でTensorFlowを選んだ理由は利用者が多く情報を探しやすいからです。

以前Chainerを使用していたがTensorFlowよりは情報が少ないイメージがある。

また使い方が分かりやすく誰でも簡単にニューラルネットワークを組めるところも魅力的だ。



TensorFlowのセットアップ手順
これからTensorFlowのインストール手順を説明していきます。今回はPythonのディストリビューションである Anaconda を使ってセットアップしていきます。


1. Anacondaのインストール
Anacondaは下記のページからダウンロードすることができます。理由がなければPython3を選び基本的に最新バージョンで大丈夫なので64bitか32bitの自分に合ったほうを選択してダウンロードしましょう。

https://www.anaconda.com/download/
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インストーラをダウンロードしたらそれを起動しインストールを進めていきましょう。基本的に細かい設定をしたい人以外は Nextをクリックし続けるだけで問題ありません。

インストールにはしばらく時間がかかるのでゆっくり待ちましょう。インストールが完了すると下記のような画面が表示され次に進むとVSCodeをインストールするか聞かれます。これはインストールしなくても問題はありませんので私はskipをクリックしました(Visual Studio Codeを使ってデバッグなどするならばインストールしても良いと思う)。
tensorflow2
tensorflow
以上でAnacondaのインストールは完了です。



2.Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3のインストール


TensorFlowを使うにはMicrosoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3をインストールする必要があるので下記のページからインストールしてください。すでにインストールしている人はとばしてください。

https://www.microsoft.com/ja-jp/download/details.aspx?id=53587


3. TensorFlowのイントール(CPUバージョン)
Anacondaのインストールが完了したら次はTensorFlowをインストールしていきます

TensorFlowにはCPU用のものとGPU用のものがあるのですがまずはCPU用のもののインストール方法を説明します。GPU用のものを使う人は下にGPUバージョンのインストール方法を記しているのでそちらを見てください。

まず最初にスタートメニューからAnaconda Promptを起動します。
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起動したら下記のコマンドを入力してください。

conda install tensorflow

もしエラーが出た場合は現在のpythonのバージョンではTensorFlowを使えない可能性があるのでバージョンを落としましょう。(2018年10月8日の時点では3.7ではTensorFlowをインストールできなかったので、3.5にダウングレードしました。)

バージョンを落とすコマンドは下記になります。(3.5にする場合)

conda install python=3.5

バージョンを落としたらもう一度TensorFlowをインストールしてみてください。それで成功するはずです。

TensorFlowがインストールできたらしっかり動作するかテストをしてみましょう。下記のコードを入力してみて実行ができたら正しくインストールできています。エラーが出た場合Pythonのバージョンを変更したりTensorFlowのバージョンを変更したりしてみてください。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, world')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))




3. TensorFlowのイントール(GPUバージョン)
TensorFlowで機械学習をGPUで行おうとするとTensorFlowの他にCUDAのインストールとCuDNNをダウンロードする必要があります。


CUDAのインストール
CUDAは下記のページからダウンロードすることができます。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

Windows10ならWindows10のものをダウンロードしましょう、CUDAのバージョンは9.0以外はTensorFlow対応していないので9.0にしましょう。

TensorFlowとCUDAのバージョンの対応表はこちらで見れます。

私は最初9.2でも大丈夫だと思っていたがそのせいで上手くいかず無駄な時間をとってしまった。
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インストールは指示通り進めていけば簡単にインストールすることができます。



CuCNNのダウンロード
CuCNNは以下のページからダウンロードすることができます。CuCNNをダウンロードするにはアカウントを作成する必要があるので持っていない人は作成しましょう

https://developer.nvidia.com/cudnn

CuCNNはCUDAのバージョンにあったものをダウンロードしましょう。

ダウンロードできたらCuCNNを展開して各ファイルをCUDAのディレクトリにコピーしてください。

cudnn64_7.dll ➞ NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
cudnn.h ➞ NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include
cudnn.lib ➞ NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib


tensorflow-gpuのインストール
tensorflow-gpuのインストールはCPU用のものとほぼ同じでAnaconda Promptを起動し下記のコマンドを入力するだけです。

conda install tensorflow-gpu

インストールが完了したら動作確認をしましょう。下記のコードを入力してみてください。
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
GPUの情報が表示されたら正しくインストールできています。CPUの情報しか表示されない場合は上手く動作できていないのでもう一度バージョンなどを確認してみてください。



最後に
色々と困ったこともありましたが無事インストールできました。今後 TensorFlow を使った機械学習に関する記事も書いていこうと思います。

もし何か分からないことがあれば気軽にコメントしてください。答えられる範囲で答えようと思いますので。



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森見登美彦さんの第2回京都本大賞受賞作の『聖なる怠け者の冒険』を読みました。

『聖なる怠け者の冒険』は『四畳半神話大系』や『夜は短し歩けよ乙女』などと同じように京都の町が舞台となった作品で他作品で出てきた要素などもおり交ぜられているため森見登美彦さんのファンなら誰もが楽しめる作品となっています。

感想に少しだけだがネタバレもあるので未読のかたはご注意ください。


森見登美彦『聖なる怠け者の冒険』
社会人2年目の小和田君は、仕事が終われば独身寮で缶ビールを飲みながら夜更かしをすることが唯一のお趣味。そんな彼の前に狸のお面をかぶった「ぽんぽこ仮面」なる人物が現れて……。宵山で賑やかな京都を舞台に果てしなく長い冒険が始まる。






感想
読み終わった後最初に思ったことは物語の内容がわずか1日分しかないのに1日分だとは思えないほど充実しているということでした。

しかも主人公の小和田君は倉のなかで妄想を膨らませながら怠け者のように半日近く眠っていたので実質主人公が何もしていない(怠け者としての姿勢を貫いている)時間が物語の半分以上だという…。しかし小和田君のどんな状況でも自分の怠け者としての意思を貫き通すところはどこかかっこいいようにも感じてしまいます。小和田君のような人物を魅力的に見せることができるのは森見登美彦さんだからできる技なんだろうな。


個性豊かな登場人物
内容が充実していたと感じる理由は様々な個性豊かな人物の視点から物語が構成されているからなのかもしれません。本作は主人公の小和田君以外の人物も魅力的なのもいい点です。

後藤所長は人生の達成感を得るために人々の称賛がほしくてぽんぽこ仮面という慈善事業を始めました。しかし、作中では自分が助けてあげた人から追われるという恩をあだで返すような行為をされてしまいます。また自分の休日をけずり怠け者としての本能をおさえてまでぽんぽこ仮面としての活動を行っていることに疑問を抱く場面もあります。最終的に町中の人がぽんぽこ仮面になったおかげでぽんぽこ仮面を引退できたのは後藤所長にとって良かったのだろう。

休日探偵の玉川さんは、浦本探偵とは違い探偵としての意欲は高いが能力がありません。しかも極度の歩行音痴で物語中の大部分は京都の町で迷子になってしまいふらふらとしていました。ただ浦本探偵の「迷うべきときに迷うことも才能」という言葉を聞いていると玉川さんは迷いながらも自分の職務を全うしているように感じます。

恩田先輩と桃木さんのカップルは二人とも休日を計画的な行動を行うことで充実させようという意識がすごかったです。小和田君のように怠け者のような休日がいるなか恩田先輩たちのように休日だからこそ色々なことをして充実させようという人も世の中には多いのだろう。私は本作の登場人物のなかでこの二人が一番好きです。

この他にも多くの人物が登場するがどの人物も本当に魅力的でした。




他作品と関連する要素
他作品で出てきた要素が出てくるのも本作の良いところで、森見登美彦さんのファンならば色々と探してしまうのではないのでしょうか。

偽電気ブラン、猫ラーメン、下鴨幽水荘など他にも様々なものが現れました。

多くの他作品の要素が登場した中で私が特に良かったなと思ったのは津田さんの出演です。これは『四畳半神話大系』のファンにはたまらないのではないのでしょうか。

あの悪友だった津田さんが10年後には蕎麦打ちの職人になっているとは想像もできませんでした。津田さんも歳をとれば丸くなるんだなと思ってしまいました。ひたすら津田の弟子が蕎麦を打ち、それを招待客が食べ続ける無間蕎麦は実際にあるのならば行ってみたい気がしますね。



最後に
森見登美彦ワールド全開の作品を読むと京都の街並みが素敵に描写されているからなのか京都に遊びに行きたくなってしまいます。私も小冒険として来年は祇園祭宵山に行ってみようかな。

あとがきで『聖なる怠け者の冒険』は新聞連載のときや文庫化前では内容が少し違うと書いていたのでそちらも読んでみたいな。

本書を読んだ人のなかで森見登美彦さんの他作品をまだ読んでいない方は他の作品もおもしろいのでぜひ読んでみてください。



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Amazon Echo(アマゾンエコー)を使って何かしてみたいと思い手軽に使えるIFTTT(イフト)を利用してAlexaでLINE(ライン)を送るシステムを作ってみました。


IFTTTとは


IFTTTとは『もし ◯◯◯ ならば ××× する』といった風にサービスをつなげることができるというアプリです。

つなげられるサービスは数百種類もあり、サービスによっては有効に時短できたりします。プログラミングがいらないので誰でも簡単に自分の作りたいサービスを作成できることが特徴です。

今回は『Amazon echoでおはようと言ったらLINEで友人におはようというメッセージを送る』サービスを作ってみます。



IFTTTへの登録

IFTTTへの登録は下記のサイトから行うことができます。

https://ifttt.com

登録に必要なのはメールアドレスだけです。入力フォームにメールアドレスを入力しGet started をクリックするとパスワードを決めるように言われるのでそこでパスワードを決めるだけで登録は完了です。



システムの作成

登録が完了したらいよいよシステムの作成です。

My Applets > Applets > New Applet の順でクリックすると下記の画面に遷移します。
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1. トリガーの選択

トリガーを選択するには this をクリックしてください。

この画面では if ◯◯◯ then ××× の ◯◯◯ に入る要素を選択します。今回トリガーとして利用するのは Amazon Alexa なので Amazon Alexa を選択して Connect します。

選択できるサービスの数が多いので検索ボックスを利用すると簡単に見つけることができます。


2. トリガーの手段の選択

次に利用したトリガーの手段を選択します。

今回は Alexa に特定のメッセージを言うとLINEを送るようにしたいので Say a specific phrase を選択します。
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3. トリガーとなるメッセージの入力

ここでトリガーとなるキーフレーズを入力します。

今回は「おはようと送って」をキーフレーズにします。
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4. トリガーが入力されたら何をするのかを選択する

次にトリガーが入力されたら何を行うかの that をクリックします。

今回は入力があったらLINEでメッセージを送るのでLINEを選択します。

LINEを選択したら次は Send message をクリックします。

ここではメッセージを送るグループとメッセージの内容を決めます。
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以上でシステムの作成は完了です。できあがったら実際にテストしてみましょう。

メッセージを送りたいグループにあらかじめ Line Notifyを招待しておく必要があるので注意してください。

Alexaでトリガーを発動するには今回の場合「Alexa おはようと送ってをトリガー」という風にトリガーをつける必要があります。



最後に
今回 IFTTT を使って Amazon Echo でLINEでメッセージを送信するシステムを作成しました。

メッセージを直接設定できたり、グループだけじゃなく個人にもLINEを送ることができればよかったんですけどね。

今のところ祖父母や子どもが家に帰ったときの確認ぐらいしか使い道が思い浮かびません。

IFTTTは手軽に使えるぶんできることに制限がかかっているなという印象が残りました。

もしこの記事を読んで興味を持ったらPCだけでなくスマホでも簡単に作成できるので独自のシステムを作ってみてください。





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