Kaggleコンペ初挑戦

Alexaスキルをpython作るようになって、pythonに慣れてききたこともあり、Kaggleにも手を出している。Titanicのデータで一通り勉強したので、開催中のコンペ "Mechanisms of Action (MoA) Prediction" に挑戦してみることにした。

公開ノートをダウンロードして、ローカルのjupyter notebook上で動かしつつ検討。KerasのMNIST解析モデルは扱った経験があるのでそれを活用できないか考える。MNISTではoutputがシングルラベルであるに対し、MoAではマルチラベルでラベル数が200以上もあるため、そのまま動かすとエラー。そこでMNISTのモデルをfor loopでラベル1つずつ答えを出すように組んだところ、一応、全体の結果を出せるようになった。

結局2回のsubmissionエラーの後、3回目に初めてsubmission成立。めでたしめでたし。

runwayの無料利用枠終了

runwayで提供される画像変換サービスはどれも興味深いのであるが、サービスの多くがrunwayのGPUを借用する仕様になっていて、しばらく使っていて、無料使用枠を使い切るとGPU使用のためのクレジットカードを登録しないと継続利用できなってしまった。継続使用したい気持ちはあるものの、我慢して、自力でpythonコード整えて自分のPC(CPU)で動かせるようにするべきだろう。

動画を絵画風に変換

Fast Style Transfer で動画を絵画風に変換してみた。

python transform_video.py 
    --checkpoint rain_princess.ckpt 
    --in-path ./in.mp4 
    --out-path ./out_rain_princess.mp4

cpuだけでは、1秒未満の動画を変換したところで変換が落ちてしまうので、動画変換は可能ではあるものの実用的では無い。どうしても作りたいのであれば、各コマ画像の変換を積み上げて動画にする方が確実であろう。