Deep Learning လုိ့ေျပာလာျပီဆုိ အားလုံးေျပးျမင္က်တဲ့ library ေတြကေတာ့ tensorflow,theano,mxnet,cntk စတဲ့ နာမည္ၾကီး တာေတြကုိ ျမင္က်မွာပါ။Keras သည္ pyrobocity blog မွာ ဒီပုိ့စ္ေလးနဲ့ စတင္မိတ္ဆက္ေပးတာပါ။Author အၾကိုက္ဆုံး library ဆုိလဲမမွားပါဘူး။ဘာလုိ့ၾကိုက္တာလဲဆုိ လြယ္တယ္ ရုိးရွင္းတယ္ production တြက္လဲ အရမ္းၾကီၚသာ လုိအပ္ခ်က္ေတြသတ္မွတ္စရာမလုိဘူးဆုိ အလုံးစုံ အဆင္ေျပေနတယ့္ library မုိ့ပါ။ ဒီေန့မွာေတာ့ imagenet dataset ကုိ train ထားတဲ့ model ေတြက တစ္ခုကုိ သုံးျပသြားမွာပါ။ …
က်ြန္ေတာ္ ဒီေန့မွာေတာ့ audio classification ကုိ simple example ေလးနဲ့လုပ္ျပသြားပါမယ္။မွတ္ခ်က္။ ။author သည္ computer vision expert ပါ။speech recognition,classification နဲ့ပတ္သတ္ျပီး practitioner level ပဲရွိပါေသးတယ္။အဲ့ေတာ့ ဒီေန့သင္ခန္းစာမွာ ပါ၀င္သြားမွာကေတာ့ Table Of Contents preparing data loader audio feature extraction prepare data to fit machine learning model tuning hyperparameters save …
ဒီလုိ သာမန္ script ေလးေတြက ဘာမွမဟုတ္ဘူးလုိ့ထင္ရေပမယ့္ တစ္ခ်ိန္က် တစ္ကယ္အသုံး၀င္လာပါတယ္။ဥပမာ မိတ္ေဆြသည္ audio format ေတြခ်ိန္းေပးတဲ့ web toolေလးတစ္ခုတည္ေဆာက္မယ္ဆုိ ဒီscript ေလးက အသုံး၀င္လာပါလိမ့္မယ္။အဲ့ေတာ့ အရမ္းလြယ္လုိ့စလုိက္က်ရေအာင္ ပထမဦးဆုံး ffmpeg ကို install လုပ္ဖုိ့ လုိပါတယ္။ffmpeg က video audio ေတြအတြက္အရမ္းေကာင္းတဲ့ tool တစ္ခုပါ။အဲ့ေတာ့ ေအာက္မွာ step by step installလုပ္နည္းပါပါတယ္။ Step 1 – Setup FFmpeg PPA …
က်ြန္ေတာ္ ဒီေန့မွာေတာ့ က်ြန္ေတာ့္ရဲ့ library ျဖစ္တဲ့ simp13 နဲ့ ဘယ္လုိ object detect လုပ္ရမယ္ကုိျပသြားေပးပါမယ္။simp13 ရဲ့ ရည္ရြယ္ခ်က္သည္ မိတ္ေဆြတုိ့ ေရးေနရတာေတြကို လြယ္လြယ္ကူကူျပီးသြားေစခ်င္လုိ့ပါ။အဲ့ေတာ့ က်ြန္ေတာ္တုိ့ စလုိက္ၾကရေအာင္။ ပထမဆုံး simp13 library ကုိ install လုပ္ရပါမယ္။အဲ့တြက္ virtualenv တစ္ခုေဆာက္ပါ။ဘာလုိ့virtualenv ကုိသုံးခုိင္းလဲ သိေစခ်င္ရင္ Why you should create virtualenv for your project and how to setup …
က်ြန္ေတာ္ဒီtutorial ေလးကုိေရးျဖစ္သြားတာက game ကစားေနရင္းနဲ့ ငါ့blog reader ေတြလဲ ဒါမ်ိဳးေလးသိခ်င္မယ္ထင္လုိ့ပါ။အဲ့ေတာ့ ဒီေန့မွာ color bubble လုိ့နာမည္ေပးထားတဲ့ game ေလးကုိ computer vision beginners ေတြအတြက္ အသုံး၀င္မယ္ထင္ပါတယ္။ ဒီ tutorial မွာ သုံးသြားတာေတြကေတာ့ Opencv-for image processing Dlib-facial landmark detection က်ြန္ေတာ္တုိ့ video ကုိ ၾကည့္မယ္ဆုိ နွာေခါင္းေပါ္မွာ စက္၀ုိင္းဆြဲထားတာေတြ့ရမွာပါ။အဲ့လုိ နွာေခါင္းဘယ္နားမွာရွိလဲဆုိတာသိဖုိ့ dlib ကုိသုံးရပါတယ္။dlib သည္ ဒီထက္အသုံး၀င္တာအမ်ားၾကီးပါ။facial …
က်ြန္ေတ္ာ ဒီပု့ိစ္မွာေတာ့ python ရဲ့ loop မွာ beginner တခ်ို့သတိမထားမိတဲ့ while else ကုိမိတ္ဆက္ေပးပါမယ္။ while သည္ looping ျဖစ္ျပီး syntax ကေတာ့
|
1 2 |
while <expr>: statement |
အဲ့လုိေရးၾကပါတယ္။အဲ့ေတာ့ က်ြန္ေတာ္တုိ့ သည္ 1 ကေန 10ထိထုတ္တဲ့ ပုံစံေလးေရးၾကည့္မယ္ဆုိ
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
>>> n = 1 >>> while n <= 10: ... print(n) ... n += 1 ... 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 >>> |
ဒါမ်ိဳးေတြ့ရပါမယ္။Loop တစ္ခါပတ္တုိင္း၁တုိးေပးပါတယ္။ဒီမွာ beginner ေတြအေနနဲ့ သိထားရမွာက n<=10 ဆုိတဲ့ expression ပါပဲ။သူသည္ n က ၁၀ ထက္ငယ္ ဒါမွမဟုတ္ …
ဒီေန့မွာေတာ့ Computer Vision မွာ ေတာ္ေတ္ာအသုံး၀င္တယ့္ library တစ္ခုကုိ ဘယ္လုိလြယ္လြယ္ကူကူ installလုပ္လုိ့ရလဲဆုိတာၾကည့္ရေအာင္။
|
1 |
$ pip install opencv-contrib-python |
က်ြန္ေတာ္တုိ့ အေပါ္က python libs ေတြအလြယ္ကူဆုံး installလုပ္လုိ့ရတဲ့ pip ကုိသုံးျပီး installလုပ္လုိ့ရပါတယ္။က်ြန္ေတာ္ဒါကုိ တင္သင့္မတင္သင့္ ၾကည့္ေနတာပါ။ဘာလုိ့ဆုိေတာ့ သူက opencv library ကုိ python binary files ေတြအေနနဲ့ ထုတ္ထားေတာ့ Error ေတြမ်ားတတ္လာနုိင္လားဆုိတာေစာင့္ၾကည့္ေနတာပါ။အခုေတာ့ ဘာerror မွ ၾကီးၾကီးမားမားမေတြ့ေတာ့ သုံးဖုိ့ အဆင္ေျပပါတယ္။ က်ြန္ေတာ့္ blog post …
က်ြန္ေတာ္တုိ့ဒီေန့ေတာ့ python programming ရဲ့ functional approach ေတြကုိေလ့လာၾကည့္ရေအာင္။ဒီမွာသိေစခ်င္တာက ဒီ function ေတြကုိသံုးေရးမယ္ဆုိ ပုိလြယ္သြားမယ္ဆုိတာပါပဲ။စလုိက္ၾကရေအာင္! Map map() functionသည္ ေရွ့မွာ function တစ္ခုကုိလက္ခံျပီး ေနာက္မွာ iterate လုပ္လုိ့ရတယ့္ sequence တစ္ခုကုိလက္ခံပါတယ္။ဥပမာmap(func,[1,2,3,4]) အဲ့လုိမ်ိဳးျဖစ္ပါတယ္။
|
1 2 3 4 5 6 7 |
>>> def sqr(x): ... return x * x ... >>> map_obj = map(sqr,[1,2,3,4]) >>> list(map_obj) [1, 4, 9, 16] >>> |
အေပါ္က code ကုိၾကည့္မယ္ဆုိ က်ြန္ေတာ္တို့ ပထမဦးဆုံး sqr() ဆုိတဲ့ function ကုိေဆာက္လုိက္ပါတယ္။ျပီးေတာ့ ၀င္လာတဲ့ ကိန္းကုိ နွစ္ခုေျမွာက္ျပီး ျပန္ပုိ့ေပးပါတယ္။ map(sqr,[1,2,3,4]) ဆုိျပီးေခါ္လုိ္ကတဲ့အခ်ိန္မွာ map() …
က်ြန္ေတာ္တုိ့ python basic ကုိေလ့လာျပီဆုိ generators ဆုိတာကလဲမသိမျဖစ္ပါပဲ။ဒီေန့မွာေတာ့ ဘယ္လုိအေျခအေနမ်ိဳးမွာသုံးရမယ္နဲ့ ဘာေၾကာင့္သုံးသင့္တယ္ကုိ ေျပာခ်င္ပါတယ္။ ပထမဆုံး code ကုိအရင္ၾကည့္ရေအာင္
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 |
import os,psutil import time def get_memory_usage(id): ps = psutil.Process(id) print("Memory Usage {} MB".format(ps.memory_info().rss/1024/1024)) def list_test(): result = list() for i in range(1000000): result.append(i) return result def generator_test(): for i in range(1000000): yield i pid = os.getpid() print(pid) get_memory_usage(pid) t1 = time.clock() result = list_test() t2 = time.clock() get_memory_usage(pid) print("Took {} Seconds".format(t2-t1)) |
ပထမဆုံး psutil ကုိ ဒီexampleကိုလုိက္runၾကည့္မယ္ဆုိ install လုပ္ထားဖုိ့လုိပါတယ္။$ pip install psutil ဆုိျပီးေတာ့ installလုပ္လုိက္ပါ။
|
1 2 3 |
def get_memory_usage(id): ps = psutil.Process(id) print("Memory Usage {} MB".format(ps.memory_info().rss/1024/1024)) |
အေပါ္ကcode ကေတာ့ လုိက္ရွိ memory ဘယ္ေလာက္သုံးထားတယ္ကုိတုိင္းျပဖုိ့ေရးထားတာပါ။သိထားယံုပါပဲ။ဘာေၾကာင့္ 1024နဲ့စားထားလဲဆုိ ရလာတဲ့ memory usageသည္ byte အေနနဲ့ေပးလုိ့ megabtye ကုိေျပာင္းထားတာပါ။
|
1 2 3 4 5 |
def list_test(): result = list() for i in range(1000000): result.append(i) return result |
ဒီတစ္ခုကေတာ့ …