2017-08-26

AtCoder Grand Contest 019 に参加してみた感想

AtCoder Python

先程まで、AtCoder Grand Contest 019 に参加していました。

agc019.contest.atcoder.jp

結局、A, B まで解けたものの、Cの途中で時間切れ、D以降は問題文すら読んでない状況です。

開始直後に宅内のネットワークが落ちたのが痛かった。

以下、各問題の反省です。

A問題

それほど難しくなく、素直にナップザック問題でした。

前回の反省から、サンプルの入出力でチェックしてから提出していたんですが、どうやら整数で除算するべきところを小数点で除算してしまったようで、一度Wrong Answerで蹴られてしまいました。 2回めの提出でAcceptされました。

B問題

きちんとサンプルが通って計算量もメモリ使用量も爆発しないアルゴリズムにたどり着けたんですが、テストコードのオーダーを1桁少ない値で作ってしまい、提出したらTime Limit Exceeded で蹴られました。気づくまで首をかしげていました…

それに気づいてから処理の最適化を行ったんですが、提出をAのまま出す失敗を2回、print()文を抜き忘れるのを1回してしまい、Wrong Answerで蹴られてしまいました。

提出前に確認をする落ち着きが必要ですね。

C問題以降はサーバが過負荷で問題も解答もダウンロードできず、待ちの状態です。

前回も使った以下のPython3コードですが、今回も大活躍でした。

def read_line(*types): return [f(a) for a, f in zip(input().split(), types)]

都合が付けば、次回もまた参加したいと思います。

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2017-08-24

機械学習環境をAnaconda使わずに作ってみる(Ubuntu 16.04)

Python Programming

前記事で書いたとおり、Anaconda でバシッと色んな物が入って嬉しいんですが、一方でAnacondaを使わずにそれをするにはどの程度の労力がかかるのか、試してみたいと思います。

team-6.hatenablog.jp

事前設定

OS は Ubuntu 16.04 64bit
build-essential,gitは導入済み。
scikit-lean, Pandas, tensorflow, matplotlib, Jupyter Notebook を使えるようにする。

インストール

TensorFlow, Jupyter Notebook 以外

sudo apt install python3.5 python3-pip python3-sklearn python3-matplotlib python3-pandas

TensorFlow

Installing TensorFlow on Ubuntu | TensorFlow の通りに進めます。

sudo apt-get install python3-pip python3-dev python3-virtualenv
virtualenv --system-site-packages -p python3 my-tensorflow
source my-tensorflow/bin/activate
easy_install -U pip
pip3 install --upgrade tensorflow

MUSTなのはapt-getとpip3ですね。

補足

AnacondaもTensorFlowはデフォルトで入ってなくて、conda install tensorflowが必要でした。なので、TensorFlowに関してはAnaconda と手間はそんなに変わらないかも。

Jupyter Notebook

以下の通りに進めます。

jupyter.org

pip3 install --upgrade pip
pip3 install jupyter

こっちもMUSTは2行目だけですね。

問題？

私がUbuntu 16.04を使ってしまっているせいで、Pythonのバージョンがちょっと古い(3.5)です。 OSアップデートするか、pyenv等のインストーラで3.6.2を入れればいいのですが、後者は.debパッケージが使えなくなりmatplotlibのリビルドが必要になりそうです（試していない、実はいける？誰かおしえて）。

Installing — Matplotlib 2.0.2 documentation

また、aptから入れたパッケージのバージョンがちょっと古い(scikit-learnが0.17)です。これはpipから入れれば問題ないのか…

感想

何も考えずに一発でいろいろ入るAnacondaはやっぱり便利（別記事で書いたトレードオフがあるにせよ）。怠惰バンザイ。

一方で、試したインストール方法も最適化の余地はあるので、インストーラみたいなの作っておきたい気もする。

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2017-08-24

Anacondaの利用は是か非か？（またはそれでも私がAnacondaを“今“使う理由）

Python Programming

先日の投稿で、少しフィードバックをいただけた（ありがとうございます！）ので、それに対する反応です。

team-6.hatenablog.jp

フィードバックその1

コメント欄より。

引用されていたので反応しておきますと、こういう理由からAnacondaもいまは問題があると思っています。 http://ymotongpoo.hatenablog.com/entry/2017/02/02/182647

一次情報含め非常に詳しく書かれていますが、要約すると、パッケージングにデフォルトのwheelではなく、独自のcondaを用いているAnacondaはデフォルトに歩み寄って欲しい、というお話です。

これについてはおっしゃるとおりで、wheelでできることをわざわざ別のパッケージシステムを構築してしまっているのはエネルギーの無駄ですね。 wheel一本になれば嬉しい人は多いはず。

フィードバックその2

今Pythonで機械学習・ディープラーニングする環境を作るならpyenv系一択だよね（※個人の感想です） - DEVGRU
Pythonで機械学習っぽいことやってるけどvenvとpipで必要なもの全部動いてるし環境のメンテに手間もかかってない。MacとLinuxで同じようにできてる。Anacondaが必須という前提に同意できないのでそもそも本題に入れない…
2017/08/23 23:08

b.hatena.ne.jp

Anaconda が機械学習に必須、という前提に少し乱暴なものがあるのは事実です。そのあたりはあの記事は雑でしたね。確かに、numpyやscikit-learn, TensorFlow、Keras、matploblib、Jupyter Notebook があれば機械学習やディープラーニングについて大抵のことはできます。